大規模な言語モデル（LLM）は、バースデーカードの文案からコーディング、言語翻訳まで、多岐にわたる作業を助ける人気の技術です。さまざまなトピックに対する質問に答えたり、迅速にコンテンツを生み出したりする能力が、高評価の理由です。しかし、最新かつ領域特化された知識が必要な企業にとって、汎用的なLLMだけでは十分でないこともあります。データが古いか正しくない場合には、不正確な回答に繋がる恐れがあります。
問題解決の鍵は業界や企業固有のデータを活用することですが、多くの組織はこれを懸念します。Retrieval Augmented Generation（RAG）は、こうした課題を乗り越える一つの手段です。RAGでは、LLMに外部の信頼できる情報源からデータを取得できる検索機構を統合し、より精度の高く関連性のある情報を提供します。現行のデータを基にした出力は、タイムリーで正確な情報に裏打ちされるため、例えば医療や金融サービスなど、専門的かつセンシティブなデータを扱う分野におけるAIの可能性が飛躍的に拡大します。
RAGは万能ではありませんが、検索システムの品質とデータの正確さによって、その有効性が決まります。今後は、RAGとLLMを組み合わせた先進的なモデルの研究と開発が進むでしょう。これによって、よりパーソナライズされた体験を提供する、新しいタイプのAIが誕生するかもしれません。
出典 : RAG to Riches: Unlocking the full power of LLMs https://technative.io/rag-to-riches-unlocking-the-full-power-of-llms/
