要約
- リアルタイムの拡張データ検索は生成AIの精度とパフォーマンスを大幅に向上させる可能性があるが、正しく行うことは難しい。
- 人工知能の中核的な問題は、統計的手法に依存する生成AIシステムと大規模言語モデル（LLM）が、テキストの結果を予測する際に固有の知識ではなく、統計的手法に頼っていること。
- 機関はリトリーバル拡張生成（RAG）に注目し、70%以上の企業がLLMを強化するためにこのフレームワークを導入している。
- RAGは訓練された生成AIシステムとリアルタイム情報を組み合わせることで、顧客サポートからコンテンツの個人化まで、より正確で文脈に沿った対話を提供する。
- RAGはデータの多様性を扱うのに特に価値があり、製品カタログ、技術画像、通話の書き起こし、ポリシードキュメント、マーケティングデータ、法的契約などの異なるソースからのデータを処理するのに役立つ。
考察
RAGはAIの分野で重要なツールであり、企業がAIの利益を最大化し、コストを管理するのに不可欠な役割を果たしています。RAGの導入により、迅速かつ信頼性の高い意思決定がサポートされ、透明性とエネルギーの節約が実現されます。データの多様性と複雑さが増す中、RAGは企業が競争力を維持し、AIを差別化するための重要な手段として浮上しています。将来的には、RAGは企業の技術スタックの中で重要な役割を果たすことが予想されます。