技術記事要約
- RAG（Retrieval Augmented Generation）は、企業AIにおいて重要であり、大規模言語モデル（LLM）と組み合わせることで、企業データを基盤としてLLMを向上させ、出力の精度を向上させる。
- RAGは、企業情報セット（ナレッジベース、データベース、文書セットなど）へのLLMの参照を可能にし、生成モデルが実世界、最新情報、特定ドメインの知識に基づいて応答することを支援する。
- RAGを使用することで、企業は繰り返しタスクの自動化、情報の合成と要約、企業内の検索結果の改善など、様々な生成AIのユースケースを活用できる。
- 従来のRAGに加えて知識グラフを使用することで、特定のエンタープライズユースケースに適した情報の整理と関連付けが可能となる。
- RAGの主要な代替手段は、生成AIモデルのファインチューニングであり、業務に関連するデータをプロンプトとして使用する代わりに、モデルにデータを供給してエンタープライズデータを活用するようにプライムする。
考察
RAGは、企業にとって生成AIを有効にする最も効果的な方法として広く受け入れられている。ファインチューニングは一部の問題のみを解決するため、業界全体でRAGが支持されていると述べられている。
元記事: https://www.techrepublic.com/article/datastax-cto-rag-ai-hallucinations/