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【RAG】~1分で分かるキーワード #243

【RAG】~1分で分かるキーワード #243

Retrieval-Augmented Generation(検索拡張生成)の略称。外部の最新情報や社内情報を検索・参照し大規模言語モデル(LLM)に回答させる技術のこと

外部データをリアルタイムに参照。生成AIの正確で有用な回答作成を

生成AIが行う自然な対話や文章生成では、大規模言語モデル(LLM)が重要な役割を担っています。LLMは、大量のデータとディープラーニング(深層学習)によって構築され、人間の言語を識別・理解しますが、学習済みのデータに含まれない最新の情報や社内の情報などを踏まえた回答はできません。そのため、期待した回答が得られなかったり、不正確な情報を生成してしまう場合があります。

外部の最新情報や社内の蓄積データを活用し、LLMに回答させる技術がRAGです。RAGを用いると、入力された質問に関する情報を外部のデータベースや資料から「検索(Retrieval)」し、LLMはその検索結果を踏まえてより精度の高い文章を「生成(Generation)」します。身近な例では、対話形式で検索が行える次世代AI検索エンジン「Perprexity」でもRAGを用いた回答生成が行われています。ビジネスにおいても、社内のデータベースや資料など独自データと連携させることで、新たに追加学習を行うことなく生成AIでより専門的で目的に特化した回答が可能なため、企業の生成AI活用を後押しする技術として期待されています。

ソフトバンクは企業の生成AI導入・活用支援の取り組みの一環として、「TASUKI Annotation」のRAGデータ作成ツールをはじめとした生成AIの導入・構築サービスや回答精度向上支援サービスを提供しています。

RAGの関連情報

(掲載日:2024年11月27日)
文:ソフトバンクニュース編集部