AIとの共存に魅了される私たちは、ジェネレーションAIの可能性に驚嘆しつつも、その責任の大きさを忘れてはなりません。
特に、RAG（Retrieval Augmented Generation）技術は、情報検索を含む強化学習を可能にするものですが、文書内の特定の部分のみに関心がある場合は、その複雑さが不要になることもあります。
この記事では、AIの使い方をシンプルに保ち、余計な情報に惑わされずに必要な部分だけを素早く抽出する「BRAG（Balanced RAG）」という新しい手法を提案しています。
どのようにBRAGが有効か、また、シンプルでバランスの取れたRAGの利点について解説し、Q&A活動におけるその効果を実際のJupyter Notebookを用いて検証しています。
この記事は、AIと対話する新しい形を提案し、単純で効果的な解決方法を探求する手助けになることでしょう。
出典 : https://medium.com/@martinkeywood/cutting-through-the-quagmire-of-using-rag-with-llms-introducing-brag-122e51202ef0