要約：
- 大規模言語モデル（LLMs）には、トレーニングデータ以外の知識を組み込むことが重要
- Microsoftの研究者らは、異なる種類のRAGタスクを外部データのタイプと認識の複雑さに基づいて分類する枠組みを提案
- ユーザークエリの4つのレベルに分類し、それぞれに特定の解決策が必要
- 明示的事実、暗黙的事実、解釈可能な根拠、隠された根拠のそれぞれに異なるアプローチが必要
- 各クエリレベルは独自の課題を持ち、効果的に対処するために特定の解決策が必要
感想：
LLMsへの外部知識の統合は重要であり、異なるクエリタイプに対処するための適切なアプローチを取ることが求められる。研究者らの枠組みにより、実用的なアプリケーションにおいて外部データの活用がどれだけ進んでいるかが示されている。ただし、隠れた根拠クエリのような複雑な課題に対処するには、さらなる詳細な調整が必要であり、開発者は使用するテクニックの限界を認識し、必要に応じてより複雑なシステムに移行するタイミングを理解する必要がある。