- RAG（Retrieval Augmented Generation）とインコンテキストラーニングは、2020年頃からAI分野で注目されるようになった。
- 企業やアプリ開発者が顧客データを活用する方法を革新し、AIを素早く導入できるようになった。
- RAGは新しいデータや急速に変化するデータを扱うのに最適で、モデルの出力をソースドキュメントにより信頼性高く基盤づける。
- RAGはエンタープライズのセキュリティとプライバシー要件に合わせており、機密情報を扱う際に安全な選択肢となる。
- AIの潜在能力を最大限に引き出すためには、RAGに加えて広いスペクトラムのアプローチを統合する必要がある。
自分の考え：RAGは新しいデータや急速に変化するデータを扱う上で有用であることが示されていますが、将来的にはその限界が露呈される可能性があるようです。AIの潜在能力を最大限に引き出すためには、RAGを基盤としてより多様なアプローチを組み合わせる必要があります。これらのアプローチの統合により、企業やアプリ開発者はより効果的にAIを活用し、未来をより速く実現することができるでしょう。
元記事: https://www.madrona.com/rag-is-not-enough-ai-data-architecture/