RAG AI: 「自分でやれ」とニューヨークのデータ サイエンティストが語る | Computer Weekly

要約：

• ニューヨーク市議会は、Legislationの重複チェッカーのAIアプリを2018年に導入。
• このアプリは、GoogleのWord2Vecを使用しており、Legislationのアイデアの重複をチェック。
• アイデアのベクトル埋め込みを使用して法案のアイデア間の距離を測定。
• 組織はGenAIに取り組むべきであり、オープンソースモデルを活用するべき。
• テキストモデルは、次の単語を予測するだけであり、真の思考を持たないことに注意。
• 2020年の科学コミュニティの大きな進歩は、コンピューティング、データセット、パラメータがスケーラブルであること。
• 組織は、サードパーティのLLMの使用を禁止し、セキュリティ上の懸念を避けるためにオープンソースモデルを採用。
• レトリーバル増強生成（RAG）は、適切な出力範囲を提供し、引用元があることで出力の正当性を確認。

感想：

本記事では、ニューヨーク市議会の実例を通じて、AIの活用とGenAIの重要性が強調されています。AIモデルの進化やオープンソースモデルの利用により、組織は効率的な業務改善が可能となります。特に、RAGの導入によって出力の信頼性を高めることが強調されており、セキュリティ上の懸念も考慮されています。組織がGenAIに積極的に取り組むことは、今後の技術革新において重要な要素となるでしょう。