生成ＡＩの

　日々の進歩

は目を見張るものがありますが、
それらを取り巻く技術においても

　次々と

新しいものが登場してきています。

そのような技術の１つが

　ＲＡＧ（ラグ）
　（Retrieval-Augmented Generation）

と呼ばれるもので、
生成ＡＩにおけるテキスト生成時に

　信頼性の高い外部情報

を

　組み合わせる

ことで回答精度を向上させる技術です。

※ 本日の原稿を ChatGPT 4o で画像化

生成ＡＩを使ったことのある方ならば

　ｍ(￣▽￣) こいつ、平気な顔して
　適当なこと（事実に基づかない回答）
　言うぞ～

と感じることがありますよね。

↑こちら でも紹介した

　ハルシネーション
　（もっともらしい嘘、幻覚）

を回避したり、軽減させたりすることが
可能な技術として、ＲＡＧは最近、
注目されてきています。

なんだか難しそうな技術ですが、実は
従来の生成ＡＩで行っていた

　生成のフェーズ

の前に

　検索のフェーズ

を追加したものなのです。言ってみれば

　d(￣▽￣) 生成ＡＩに対して、
　あらかじめ自分で調べた内容も
　セットにして、質問するようなもん

です。

このようなシンプルな構成であるため、
外部情報が更新・変更されたとしても

　大規模言語モデルの再学習

が必要ない点もRAGの

　大きなメリット

です。

また、外部情報の部分を

・専門的な情報
・限定的な非公開情報

などにすれば、

・専門性の高い生成ＡＩ
・漏洩リスクなく使える生成ＡＩ

といった、より用途に特化させた
生成を行うこともできるようになります。

世の中は

　どんどん

変わってきていますね。

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検索と生成を組み合わせた「RAG（ラグ）」。