RAG検索は何ですか？

回答日 : 2024-06-09

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RAG検索（Retrieval-Augmented Generation）は、検索ベースと生成AIモデルを組み合わせた技術であり、自然言語処理（NLP）の一つです。この手法では、AIが与えられた質問やプロンプトに対して、外部データベースから関連情報を検索して生成される回答を可能にします。以下は、RAG検索の要点:

- **仕組み**: RAGは検索と生成の二つのステップで構成されます。最初に、大量のデータから必要な情報を検索する（Retrieval）ステップがあり、次にその情報を元に新しいコンテンツを生成（Generation）するステップが続きます[4].

- **活用領域**: RAGは情報検索や知識統合の分野で重要視され、生成AIの曖昧さや不正確さを補完し、より信頼性の高い情報提供を実現する技術として注目されています[3].

- **メリット**:

- リアルタイムで最新情報の反映が可能。

- データ漏洩リスクの低減。

- 回答の精度向上。

- コスト削減や柔軟なカスタマイズ性。

- 応答速度の向上や文脈に合わせた回答生成が可能[1].

- **注意点**:

- モデル設計や実装が複雑である。

- 誤った回答が生じる可能性がある。

- インフラコストが増大する場合がある[1].

RAG検索は、AIの回答精度を向上させ、特にビジネス領域での活用が注目されています。

匿名ユーザー(回答日 : 2024-06-09)

RAG検索は、検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation）の略称です。これは、検索人工知能（AI）モデルと生成AIモデルを統合して、より正確で関連性の高い、人間が行ったような独創的な回答を提供します[2]. RAGは、ユーザー入力を利用して新しいデータソースから情報を引き出す情報検索の成分を導入します[3]. これにより、生成される回答の精度と信頼性が向上します。 RAGを利用することで、外部ソースから取得した情報を活用し、AIモデルの性能を向上させることができます[10].

参考資料

1. 検索拡張生成（RAG）とは？ | RAG包括ガイド 2. 検索拡張生成 (RAG: Retrieval Augmented Generation)3. RAG とは何ですか? - 検索拡張生成の説明 4. Retrieval-Augmented Generation(RAG)とは？5. 検索拡張世代 (RAG) - アマゾン SageMaker 6. 外部情報を参照しハルシネーションを防ぐ、生成AIの業務活用 ...7. RAGを使ってLLMでも最新情報や企業内情報にも対応する 8. RAGを活用した生成AIボットの検索精度向上に挑戦してみた 9. 大規模言語モデル(LLM)に精度・知識の更新速度・回答の透明 ...10. Retrieval-Augmented Generation (RAG) とは?