要約:
- 言語モデルの進化：単純なルールベースのシステムから神経回路網まで、言語モデルは進化し、RAGの導入が重要な発展をもたらした。
- RAGの特徴：情報検索を生成プロセスに直接統合し、AIが応答前にテキストライブラリから情報を検索できる能力を持つ。
- RAGの働き：クエリを受け取り、大規模なデータセットまたは知識ベースから情報を取得し、それを応答生成に活用する。
- システム構成：リトリーバーとジェネレーターの2つのコンポーネントからなり、それぞれ異なる役割を果たす。
- リトリーバーの選択：密なリトリーバーと疎なリトリーバーの選択は、データベースの性質と予想されるクエリの種類に依存する。
- ハイブリッドモデル：一部のRAGシステムは密なリトリーバーと疎なテクニックを組み合わせて利用し、両方の利点を活用する。
感想:
RAGは、革新的なアプローチで情報検索を生成プロセスに統合することで、AIの能力を飛躍的に向上させる技術だと感じます。外部データを取り込むことで、従来の言語モデルでは不可能だった深い知識や具体的な情報を取り入れて、より正確で包括的な応答を生成できる点が革新的です。密なリトリーバーや疎なリトリーバーの選択など、適切なコンポーネントの組み合わせが、システムの効率的な動作に寄与することも興味深いと思います。
元記事: https://hackernoon.com/what-is-retrieval-augmented-generation-rag-in-llm-and-how-does-it-work