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第4回 生成AIの精度を高める「RAG」 | BCG Japan
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第4回 生成AIの精度を高める「RAG」 | BCG Japan
第4回 生成AIの精度を高める「RAG」――ちょっとだけマニアックなAIの話 高柳 慎一(BCG XプリンシパルAI... 第4回 生成AIの精度を高める「RAG」――ちょっとだけマニアックなAIの話 高柳 慎一(BCG XプリンシパルAIエンジニア) 2024/06/04 デジタル 世界の皆さん、おはようございます、こんにちは、こんばんは。BCG XのプリンシパルAIエンジニア、高柳です。皆さんは、「RAG(Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成)」について聞いたことがあるでしょうか?生成AIの回答精度を高める仕組みのひとつで、ビジネスの現場でも急速に導入が進んでいます。大規模言語モデル(LLM)をより実践的に活用するための技術として、いま最もホットなトピックのひとつです。 今回のポイント RAGによって、大規模言語モデルは専門知識や非公開情報、最新情報を取り入れながら回答を生成できる RAGは追加学習のコストが少なく、性能面でも高い精度が見込める 多様なデータへの対応も進