大言語モデル（LLMs）は、訓練データと現実世界のデータのギャップを埋めることが課題ですが、
情報検索とテキスト生成を組み合わせた新技術「PIKE-RAG」を用いることで、その能力が大きく向上しています。
この技術は、LLMsが新しいデータに対して正確で洞察に富んだ分析を行えるように支援し、医療分野を始め、さまざまな産業に応用可能です。
PIKE-RAGは文書の解析や知識抽出、組織化、そして理論的な推論を通じて、具体的な課題解決に寄与しています。
実用例としては、患者記録の検索から、病名の予測、治療計画の立案など、複雑なタスクにも対応できるとされています。
さらにPIKE-RAGは、医療だけでなく製造業、鉱業、製薬業などの分野においても、質問応答精度が著しく向上したことが研究で示されています。
継続的に自己改善することで、専門分野における重要なデータを組み込むという課題も解決しようとしています。
今後の研究では、このPIKE-RAGの能力をさらに拡大し、専門知識を要するタスクへの適応を強化していく予定です。
出典 : PIKE-RAG: Enabling industrial LLM applications with domain-specific data https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/pike-rag-enabling-industrial-llm-applications-with-domain-specific-data/
