Retrieval-Augmented Generation（RAG）とは何か？

RAGとは、LLMの出力結果を、事前に学習データに含まれていなかった特定の知識ベースを参照するように最適化するプロセスである。

つまり、RAGは、追加のトレーニングを必要とせずに、LLMの強力な機能を特定のドメインまたは知識ベースに拡張するのに役立ちます。

RAGの動作方法は以下のとおりです。

1 - ユーザーはLLMのユーザーインターフェイスでクエリープロンプトを入力します。このクエリーはバックエンドサーバーに渡され、ベクトル表現に変換されます。

2 - クエリーは検索システムに送信されます。

3 - この検索システムは、クエリーに回答するために、PDF、Web検索、コードベース、ドキュメント、データベース、またはAPIなどのさまざまな知識源を参照して関連情報を取得できます。

4 - 取得した情報はRAGモデルに送り返されます。

5 - モデルは、取得した情報をコンテキストに追加してオリジナルのユーザー入力を強化し、LLMエンドポイントに送信します。利用可能なLLMオプションは、Open AIのGPT、Claude Sonnet、Google Geminiなどです。

6 - LLMは、強化されたコンテキストに基づいて回答を生成し、ユーザーにレスポンスを提供します。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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