要点
- 大規模言語モデル（LLMs）は、さまざまなトピックに関する質問に答えたり、コンテンツを高速に生成する柔軟性を持っています。
- Retrieval Augmented Generation（RAG）フレームワークは、特定のドメインの知識やデータを提供する価値の高いモデルを作成します。
- RAGは、既存のLLMとリトリーバルコンポーネントを組み合わせて、最新かつ関連性の高い情報を提供します。
- RAGにより、LLMは再トレーニングすることなく、企業のプロプライエタリデータなどの外部の知識源にアクセスできます。
- RAGは、LLMsをより迅速に更新できるため、大規模言語モデルがより柔軟になります。
感想
RAGフレームワークは、LLMsのフルポテンシャルを引き出す重要な手法であると考えられます。特に機密性の高いデータを取り扱う産業や専門分野では、RAGが有用であり、将来的にはRAGモデルがより複雑なクエリを処理し、より個別化された体験を提供する可能性があると期待されます。
元記事: https://www.techradar.com/pro/rag-against-the-machine-how-to-get-the-most-out-of-ai-models