海外開発とアーキテクチャ / TOKEN WIKI
RAG / 検索拡張の生成
一文でわかる
RAG は、生成前に外部データから関連するコンテンツを取得し、そのデータと質問をモデルに渡してコンテキストを補足します。
がビジネスに関連するのはなぜですか?
の効果は、データの品質、取得、並べ替え、プロンプト、および参照制約によって異なりますが、これはモデルがドキュメントを永続的に記憶することを意味するものではありません。
を適用する場合の判断方法は？
は、追加の入力コストを記録しながら、検索ヒット、回答ベース、権限フィルタリング、および更新メカニズムを評価します。
よくある質問
RAG は幻覚を完全に取り除くことができますか?
いいえ、データ品質、評価、および必要な手動検証を組み合わせる必要があります。
