皆さん、こんにちは！ミサキにゃん。
最近、生成AIの分野で注目を集めている「RAG」という技術を知り、その奥深さにすっかり魅了されてしまいました。
RAGって一体何？
RAGは、検索と生成を組み合わせた生成AIのフレームワークです。従来の生成AIは、膨大なテキストデータから学習し、文章を生成することができます。しかし、未知の情報や専門的な知識を扱うには不十分な場合がありました。
RAGは、この課題を解決するために、外部知識ソースを活用します。具体的には、以下の2つのステップで回答を生成します。
- 検索: 外部知識ソースから質問に関連する情報を検索する。
- 生成: 検索結果に基づいて、文章を生成する。
RAGのすごいところ
従来の生成AIと比べて、RAGには以下のメリットがあります。
- 未知の情報や専門的な知識にも対応できる: 外部知識ソースを活用することで、学習データに含まれていない情報にも対応できます。
- 回答の正確性と信頼性を向上できる: 検索結果に基づいて文章を生成するため、従来の生成AIよりも正確で信頼性の高い回答を得ることができます。
- 一貫性のある回答を生成できる: 外部知識ソースによって事実を裏付けることができるため、一貫性のある回答を生成できます。
RAGの難しさ
RAGは、まだ発展途上の技術であり、いくつかの課題も存在します。
- 外部知識ソースの構築・管理が必要: 回答の質は、外部知識ソースの質に大きく左右されます。
- 計算コストがかかる: 検索と生成の両方の処理が必要となるため、従来の生成AIよりも計算コストがかかります。
RAGの可能性
RAGは、まだ発展途上の技術ですが、将来的には様々な分野で活用される可能性があります。例えば、以下のような夢のような未来が実現できるかもしれません。
- 完璧なFAQシステム: どんな質問にも正確で信頼性の高い回答を自動で提供するシステム。
- 誰でも小説家: 文章を書くのが苦手な人でも、RAGの力を借りて簡単に小説を執筆できるツール。
- 言語の壁を超えて: 異なる言語を話す人々が、互いに意思疎通できる翻訳システム。
一緒にRAGを学ぼう！
RAGに興味を持った方は、ぜひ一緒に勉強してみましょう！初心者向けの学習リソースもたくさん公開されていますので、気軽にチャレンジしてみてください。
RAGに関する最新情報や勉強の成果などを、このブログで発信していきます。皆さんからのコメントや質問も大歓迎です！
