要点
- RAG（Retrieval Augmented Generation）システムは、事前学習言語モデル（LLM）に外部知識を組み込むことでAIを革新している。
- RAGは、LLMの事前学習知識を企業データや外部知識と統合し、コンテキストに応じたドメイン特有の応答を生成する。
- RAGの利点は、知識のギャップを埋めること、幻覚の削減、効率性、応答の改善などが挙げられる。
- RAGシステムの展開には、コスト管理、リソース要件の最適化、検索レイテンシーの最適化などの課題がある。
感想
RAGは、AIの新たな展開をもたらす重要な要素であり、エンタープライズにおけるGenerative AI戦略の一環として、現実世界の知識に基づいたコンテキスト豊かで一貫性のある応答を提供するスマートなアプリケーションの開発を可能にしています。ただし、RAGシステムの展開にはリソース要件が高く、コスト管理や検索レイテンシーの最適化などの課題がありますが、これらの課題に取り組むことで、企業は未来のAI駆動型インタラクションが以前よりもよりコンテキストに即し、一貫性のあるものとなるように解き放つことができます。