生成AIの活用を検討する企業が「RAG」を導入すべき5つの理由 Cohere外部情報を取り込み、信頼性と関連性を高められる

Cohereは、企業が生成AI活用を推進する上でRAGが重要な役割を果たすとし、5つの理由を解説した。

» 2024年06月11日 08時00分 公開
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 Cohereは2024年5月24日(米国時間)、企業が生成AI(人工知能)の活用を推進する上で、RAG(Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成)を導入すべき5つの理由を、公式ブログで解説した。

 RAGは、LLM(大規模言語モデル)の回答に特定の情報源を組み合わせることであり、「検索」「プロンプトの拡張」「生成」というステップで構成されている。

 Cohereは、RAGを用いた質問から回答までの流れと企業がRAGを導入すべき理由を次のように解説している。

RAGを用いた質問から回答までの流れ

検索

 まず、ユーザーがシステムに質問すると、システムはデータソースから情報を検索して引き出そうとする。これには基本的なキーワード検索エンジンを使用する場合もあれば、埋め込みによる高度なセマンティック検索を使用することもある。どちらの場合でも、LLMがユーザーの質問に答えるため最も正確なデータを見つけることが目的だ。

プロンプトの拡張

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