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01|RAGとは
RAG(Retrieval Augmented Generation)の概要
大規模言語モデル(LLM)の出力を最適化するプロセス
LLMの応答生成前に外部の信頼できる知識ベースを参照して、回答の質を向上させることが可能
利点:
● 最新の情報へのアクセス
○ OpenAIのgpt-4o-2024-11-20のモデルの場合2023/10月カットオフ
● 信頼性の強化
○ 出力へ参照元の資料のURLなども含めることが可能
● ハルシネーションの低減
○ 外部知識に基づいて回答を生成させるため、LLMが誤った回答をするリスクを軽減
※参考: https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/