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生成AIの精度を向上させる注目技術、「RAG」入門

最近、生成AIの技術革新が進む中で注目を集めているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」です。この技術は、生成AIが抱えるハルシネーションや、学習した情報の古さといった課題を解決するためのものです。RAGは、リアルタイムで必要な情報を外部から取得し、それを統合して正確で最新の回答を生成する仕組みを持っています。

RAGとは？

RAGは、生成AIの出力精度を向上させるための手法で、情報を取得可能な外部データベースを活用します。これにより、生成AIは常に最新の情報に基づいた回答を提供し、誤った情報を減少させる効果が期待されています。

従来の技術との違い

従来の生成AI技術では、特定のPDFやURLを読み込ませる方法や、ファインチューニングを行って特定のタスクに合わせた追加学習が行われます。しかし、RAGはこれらの手法とは異なり、外部の情報をリアルタイムで取り込み、即座に生成プロセスに反映させる点が大きな特徴です。

RAGのメリットとデメリット

RAGによって、多様な情報源からのデータを反映させることができるため、柔軟性のある対応が可能です。しかし、常に外部情報を参照するため安定性に影響を与える場合もあり、全ての利用シーンに適応できるわけではありません。

有効な利用シーン

RAGは、多くの情報を必要とする状況で特に効果を発揮します。たとえば、リアルタイムのニュースや、多角的な視点を必要とする調査において、その真価を発揮します。一方で、単純なタスクや過去のデータの参照が主な目的である場合、RAGを使用する必要性は低くなります。

RAGを学ぶウェビナー

今回のウェビナーでは、AIスタートアップのSparticle株式会社から金田氏と堀江氏をゲストに招き、RAGの概念、具体的な実装方法、さらにその利用のメリットを解説します。この機会にRAGについて深く理解し、生成AI活用の可能性を広げてみませんか？

主催と協力

このイベントは、マジセミ株式会社が主催しており、協力として株式会社オープンソース活用研究所が参加しています。マジセミは、今後も参加者にとって有益なウェビナーを実施する予定です。

詳しい情報や参加申し込みは、こちらからご覧いただけます。

会社情報

マジセミ株式会社
〒105-0022 東京都港区海岸1丁目2-20汐留ビルディング3階
お問合せ：https://majisemi.com/service/contact/

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