要約:
- Gen AIの進化する領域で、大規模言語モデル（LLMs）が重要なビジネス資産となっている。
- Retrieval Augmented Generation（RAG）は、Gen AI LLMsと情報検索技術を組み合わせたアプローチであり、外部知識にアクセスして正確かつ文脈に即した応答を生成する。
- RAGは、PDFやWord文書などの大量の非構造化データソースから特定の知識を抽出・利用するビジネスにとって重要であり、データのフルポテンシャルを活用する効率的かつ正確な方法を提供する。
感想:
Generative AIの進歩は、ビジネスにとってますます重要になっています。RAGのようなアプローチは、LLMsを強化し、外部知識を活用することでより正確な応答を生成することができます。特に非構造化データから知識を引き出す必要のあるビジネスにとって、RAGは極めて有益であり、データの活用を最大限に引き出す手段として注目されています。
元記事: https://www.oodaloop.com/briefs/2024/09/06/understanding-rag/