- 企業内の集合知を捉え、整理、適用する試みが過去何十年も続いてきたが、利用可能なソフトウェアツールが、企業知識ベースの大部分を占めるノイズの多い非構造化データを理解することができなかったため、これまで失敗してきた。
- 大規模言語モデル（LLM）は、非構造化データを処理し理解することに優れており、企業知識管理システムの駆動力として理想的である。
- 企業での生成AIへの移行を実現するためには、支配的なアーキテクチャパターンとして、情報検索拡張生成(RAG)と「AIエージェント」アプローチが登場している。
- RAGは、LLMが外部データにアクセスして要約できるようにすることで、生成AIに情報検索要素を導入し、以前は人間しか行えなかった複雑な多段階の知識ワークフローを自動化できるようにする。
- RAGは既に批判を受けているが、これは概念に根本的な欠陥があるのではなく、その実装上の問題から生じたものと考えられる。
私の考え：
RAGは非常に有望なアプローチであり、企業での応用が広がっている。RAGの成功には、データアクセス、品質、および検索プロセスへの適切な注意が不可欠であることが示唆されている。生成AIの未来に期待が高まる内容だ。
元記事: https://www.infoworld.com/article/3484132/the-magic-of-rag-is-in-the-retrieval.html