AI用語辞典.ai

🤖 大規模言語モデル 💬 自然言語処理上級

検索拡張生成

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

読み: けんさくかくちょうせいせい

🕸️ 関係グラフで見る

概要

外部の知識を検索してプロンプトに与え、その情報をもとにAIに回答させる手法。最新情報や社内文書に強い。

詳しい解説

検索拡張生成(RAG)は、が回答する前に、関連する外部情報を検索してに付け加える手法です。モデルの学習済み知識だけに頼らず、最新情報や社内文書を根拠にできるため、を減らせます。検索にはを使った意味検索が用いられ、関連文書をから取り出します。

💡 青い破線の用語にカーソルを合わせる(タップする)と、その場で簡単な説明が表示されます。

具体例・活用シーン

社内ナレッジ検索

社内マニュアルをベクトル化しておき、質問に関連する箇所を検索してAIに渡すことで、自社専用のQAボットが作れます。

関連用語

埋め込み

単語や文の意味を、コンピュータが扱える多次元の数値ベクトルとして表現したもの。

ベクトルデータベース

[[embedding]]で数値化したデータを保存し、意味の近さで高速に検索できるデータベース。RAGの基盤。

ハルシネーション

言語モデルが、事実に基づかないもっともらしい誤情報を、自信を持って生成してしまう現象。

大規模言語モデル

膨大なテキストで訓練された巨大な言語モデル。文章生成・要約・対話などを高い精度でこなす。

#RAG #検索拡張生成 #retrieval augmented generation

この説明に誤りや改善点を見つけましたか?

✏️ この説明を改善提案する

用語一覧に戻る