「RAGシステム」とはどういう意味ですか？
目次
リトリーバル拡張生成（RAG）システムは、質問に合ったドキュメントを見つけることと、そのドキュメントに基づいて答えを提供する大規模言語モデル（LLM）を使うことの2つの主な部分を組み合わせている。
RAGシステムの仕組み
- 情報検索: ユーザーが質問をすると、システムはその質問に関連するドキュメントを探す。
- 回答生成: 見つけたドキュメントをもとに、LLMを使って質問に対する回答をまとめたり作成したりする。
RAGシステムの利点
- エラー削減: LLMが単独で提供する可能性のある誤った回答を制限するのに役立つ。
- 出典引用: これらのシステムは、回答を形成するために使用した元のドキュメントにリンクできる。
- 手動作業の軽減: ユーザーはシステムが適切に機能するために、ドキュメントに追加情報を加える必要がない。
RAGシステムの課題
利点があるにもかかわらず、RAGシステムには限界がある。以下のことで苦労することがある：
- 正しいドキュメントを見つけること。
- LLMに大きく依存することがあり、誤りを犯すこともある。
学んだ教訓
いろんな実世界の例を研究する中で、重要な洞察が得られた：
- RAGシステムがどれだけ効果的に機能するかは、理論だけでなく実際に使用してみないとわからない。
- RAGシステムの信頼性は、時間とともに成長し改善される。
未来の方向性
RAGシステムには、テックコミュニティに利益をもたらす研究や改善のための多くの分野がある。