近年、AIの言語モデルは革命的な進化を遂げ、単純な規則ベースシステムから
高度なニューラルネットワークまで発展しました。その中で、特筆すべきは「検索拡張生成（RAG）テクノロジー」の導入です。
RAGは従来の言語モデルに情報の取得手段を組み込むことで、AIが情報に即した質問に答えられるようにするものです。
従来のモデルが訓練データに限られた反応しか示せなかったのに対し、RAGは必要に応じて外部データを引き出し、より具体的で深みのある内容を提供します。このシステムは、クエリに対してまず関連情報を検索し、それをもとにレスポンスを生成します。
また、その構成には「リトリバー（情報検索部）」と「ジェネレーター（生成部）」の二つの要素があり、様々な応用分野で精度と関連性を高める役割を果たしています。
しかし、実装にはいくつかの課題があり、改善の余地も存在します。それでも、この技術はAIが生成するコンテンツを信頼性のあるものに変える可能性を秘めています。
高校生も理解しやすい言葉で述べますが、RAG技術は単なる進歩ではなく、ゲームを変えるものです。
出典 : What Is Retrieval-Augmented Generation (RAG) in LLM and How Does It Work? | HackerNoon https://hackernoon.com/what-is-retrieval-augmented-generation-rag-in-llm-and-how-does-it-work