Summary in Japanese:
- 大規模言語モデル（LLM）はコンテンツ生成能力において大きな進歩を遂げている
- 既製の生成AIツールは期待に添えず、企業固有の知識にアクセスすることが難しい
- RAG（Retrieval-augmented generation）はLLMに適用され、企業固有の知識を参照してレスポンスを生成する
- RAGは情報の取り込みと検索の2段階から成り立ち、高度なレスポンスを提供する
- RAGの応用分野は幅広く、顧客サービス、マーケティング、ファイナンス、知識管理などに適用可能
- RAGにはデータアクセスに関する課題があり、データガバナンスフレームワークの確立が重要
- RAGの進化に伴い、スケーラビリティ、適応性、企業アプリケーションへの影響が向上すると期待される
Thoughts in Japanese:
RAG（Retrieval-augmented generation）はLLMの能力を向上させる強力なツールであり、企業特有の知識にアクセスして特定コンテキストでのレスポンスを生成することが可能です。データの品質、アクセシビリティ、タイムリネスなどに関する課題があるものの、RAGを適切に活用することで企業は顧客満足度の向上やコスト削減、全体的なパフォーマンス向上が期待できます。今後のRAGの進化により、企業アプリケーションにおけるスケーラビリティや適応性が向上し、イノベーションの促進と価値創造が可能となるでしょう。