Douwe Kiela氏は、大規模言語モデル（LLMs）だけでは企業が直面する問題の一部しか解決できないと早くから理解していました。Kiela氏率いるContextual AIのチームは、これらのモデルをリアルタイムデータで効率的に更新できなければ、企業にとってあまり役に立たないと気づいていました。
2020年春、彼らは検索補足生成（RAG）を世に紹介する論文を発表しました。この技術は、LLMsに新鮮な情報を継続的かつコスト効率よく追加する方法で、最新のRAG 2.0は他の製品と比べ約10倍の精度向上を達成しています。
また、Kiela氏の企業は今後、50人の従業員を倍増させる計画です。RAG 2.0により、より小さなインフラストラクチャでも高精度でパフォーマンスを維持でき、企業の難易度の高い問題に対して、複数の情報形式を認識して適切なデータを見つけ出す能力を備えています。
この技術は、金融技術、製造業、医療機器、ロボティクスなど幅広い分野で応用が可能で、これまで以上に高価値かつ知識集約型の業務を助け、企業をより生産的でコスト効率の高いものに変えようとしています。
出典 : From RAG to Richness: Startup Uplevels Retrieval-Augmented Generation for Enterprises https://blogs.nvidia.com/blog/contextual-ai-retrieval-augmented-generation/