現代の長文脈AIモデルが登場してもなお、情報取得強化生成（RAG）のアプローチが重要視されています。
RAGとは、言語モデルに最新情報へのアクセスを提供するため、特定のコンテキストを注入する技術のことです。
このアイデアは2020年のFacebook AI/Metaの研究者による論文で最初に紹介されました。
当時はまだ現在のチャットボット技術が登場するよりも前のことでした。
RAGは2種類の記憶に焦点を当てており、この手法を通じて、AIが常に最新の情報を参照することができます。
これにより、長い文脈を理解している最新のAIモデルでさえも、RAGが提供する利点は留まるところを知りません。
この技術が、どうして今も関連性を持ち続けているのかを、この記事では探求します。
出典 : Why Retrieval-Augmented Generation Is Still Relevant in the Era of Long-Context Language Models https://towardsdatascience.com/why-retrieval-augmented-generation-is-still-relevant-in-the-era-of-long-context-language-models-e36f509abac5
