- 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、LLMsがデータベースや文書などの外部知識にアクセスして正確かつ文脈に沿った回答を生成することができる。
- RAGは特にPDFやWord文書などの大量かつ非構造化データソースから特定の知識を抽出し活用する必要があるビジネスにとって重要であり、AI駆動ソリューションとの効率的で正確なインタラクションを提供する。
- RAGをAI戦略に統合することで、LLMが一般的なツールではなく、ビジネスの運用、製品、サービスのニュアンスを理解する専門アシスタントとなり、ビジネスニーズに適した正確で高度に関連性のある回答を提供できる。
自分の考え:
RAGはLLMが特定のビジネス環境に深い知識を持ち、組織にとって真に重要な知識にアクセスして推論できることで、ビジネスにとって非常に有益なツールとなる。データの適切な管理と構造化が鍵であり、RAGを効果的に導入するには、戦略的な目標と調整することが重要である。
元記事: https://www.zdnet.com/article/want-an-llm-integrated-with-your-business-data-you-need-rag/