要約:
- TransformersとLarge Language Models（LLMs）の登場により、AIアプリケーションの精度、関連性、市場投入スピードが大幅に向上した。
- Retrieval-augmented generation（RAG）は、LLMsのデータギャップを解消し、最新情報を提供することで質問に答える能力を向上させる。
- Standard RAGにはいくつかの制限があり、Self-RAGやMetRAGなどの新技術がこれらの課題を克服し、より正確で一貫性のある結果を提供する。
- 知識グラフを使用する高度なRAGアプローチは、より関連性の高い情報を取得し、最終的な出力をより正確かつ包括的にする。
- RAGの進歩により、計算とメモリコストを削減しつつ、RAGベースのアプリケーションのさまざまな側面が向上した。
感想:
最近のRAG技術の進歩は、LLMモデルの課題に対処し、新たな技術が開発される過程を示しています。Self-RAGやMetRAGなどの新しいアプローチは、標準的なRAGの制約を克服し、より適切で正確な情報を提供します。知識グラフを活用したRAGは、より関連性の高い情報を取得し、出力の一貫性を向上させることができます。ただし、RAGシステムには引き続き課題が存在し、さらなる改善が求められています。