横浜国立大学理工学部建築都市環境系学科卒
一級鉄筋技能士
この記事では、ラグ（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用して情報を効率的に活用する方法を紹介します。
まず、従来のChatGPTが直面していた課題について触れ、その上でRAGの利点について解説します。
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目次
通常のChatGPTの問題点
従来のチャットシステム、特に大規模言語モデル（LLM）は、以下のような制約がありました。
カットオフ日による情報の制限
例えば、ChatGPT 3.5 Turboでは、2021年9月までのウェブデータを学習に使用しているため、それ以降の情報については対応できない場合があります。
このため、最新の情報を扱う質問に対して、誤った回答をすることがあります。
学習データの範囲
モデルが学習しているのは公開されたウェブデータが中心であり、企業内の機密情報や特殊なデータについての質問には対応できないという問題がありました。
この結果、社内データを有効に活用することが困難でした。
RAGの導入による解決策
RAGは、チャットシステムの制約を克服するための強力な手段です。
この技術では、外部のデータソースから必要な情報をリアルタイムで検索し、生成モデルと組み合わせることで、以下の利点を実現します。
最新情報への対応
リアルタイムで必要なデータを取得し回答に反映するため、カットオフ日以降の情報にも対応可能です。
企業データの活用
社内の機密データや企業独自の情報を活用して、より正確でカスタマイズされた回答を提供できます。
まとめ
RAG技術を活用することで、チャットシステムの利便性と精度が大幅に向上します。
特に、企業においては内部データを有効活用することで、業務効率の向上や意思決定の迅速化が期待できます。
従来のシステムに課題を感じている方は、ラグ技術の導入を検討してみてはいかがでしょうか。