- Generative AIの一般的な応用の1つとして、Retrieval-Augmented Generation（RAG）が注目されている。
- RAGは、伝統的な検索エンジンとは異なり、検索されたコンテンツを使用して与えられた質問に対する包括的な回答を生成する。
- RAGのグラフィカル表現では、興味のある文書が埋め込みモデルを使用してエンコードされ、ベクトルストアにインデックスされ、格納される。
- クエリが提出されると、通常は同様の方法で埋め込まれ、(1) 類似の文書を検索する検索ステップ、および(2) 検索されたコンテンツを使用して応答を合成する生成ステップが続く。
- RAGは質問に迅速に回答するための有望な手法であるが、その過程にはいくつかの制限がある。
考察：Generative AIの応用としてRAGが注目されており、検索と生成を組み合わせて包括的な回答を生成する手法として有用であるようだ。ただし、プロセスには制限があるため、さらなる改善が求められる可能性がある。