要約：
- LLMは訓練データから統計的に妥当な出力を生成し、人間らしさを演出するためにランダム性が挿入される。
- RAGは情報検索コンポーネントを導入し、外部データを検索することが可能。
- RAGはユーザーの質問に対して外部データから情報を見つけ、追加してより良いプロンプトを生成する。
- RAGは情報源を引用し、誤った情報源を特定して修正できる。
- RAGは専門知識の改善や社会的応用にも有益。
感想：
RAGは外部データを活用してより優れたAI応答を実現する画期的な手法であり、専門知識向上や社会的応用にも大きな可能性を秘めている。情報源の引用や誤りの特定・修正が容易にできる点も重要である。今後、RAGの普及により、ビジネスやその他の分野でのAI活用がさらに拡大することが期待される。