要約：
- Retrieval augmented generation (RAG)は、大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズするための重要な技術の1つで、外部情報を活用する。
- 標準的な検索方法に加えて、文書の品質を向上させる4つの技術が存在する。
- 文書ドメインの整合性、クエリドメインの整合性、クラシックな検索アルゴリズムやSQLクエリなどが文書の品質向上に役立つ。
感想：
文章中で紹介されたRAGの技術は、外部情報を活用して大規模言語モデルをカスタマイズする際に重要であることが分かります。検索方法や整合性を向上させるための方法が具体的に示されており、効率的な情報検索に貢献すると感じました。
元記事: https://bdtechtalks.com/2024/10/06/advanced-rag-retrieval/