このシリーズの第一部では、各分野や地域の組織が次世代のAIと大規模言語モデル（LLMs）を急速に取り入れている様子を解説しました。
企業はリアルタイムAIがデジタル性能の向上、市場での競争優位性、顧客関係の強化、利益率アップに貢献すると信じています。
ガートナーによると、2026年までにAIソリューションの6割は、多様なデータやメディア形式を特徴とするマルチモーダルAIモデルが占めるとされています。
しかし、一般的なLLMsは旧来のトレーニングデータの制限や、組織固有の文脈の欠如、AIの思い込みなどの問題点がありますが、ベクトルデータベースを利用することで、これらの課題を緩和しAIアプリケーションを向上させる方法があります。
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、LLMsの限界を克服するためにベクトルデータベースを活用するアーキテクチャフレームワークです。
RAGは、LLMsがプロンプトやクエリに対してレスポンスを生成する前に外部データベースにアクセスすることを可能にし、企業はLLMsを再トレーニングせずに、検索精度とパフォーマンスを向上させるための手頃で便利な方法を手に入れることができます。
RAGは、より高品質な検索結果と、企業固有のデータセットを含む機能を提供し、LLMsの使用法を多様化し、ビジネスが自社データ資産を最大限に活用する助けになります。
この革新的なモデルによって、AI環境が強化され、AIアプリケーションの最適化の可能性は無限に広がっています。
高校生でも理解できるように、RAGがAIとLLMsの未来をどのように変革するかをわかりやすく説明していきます。
出典 : https://thenewstack.io/how-rag-architecture-overcomes-llm-limitations/