Retrieval Augmented Generation (RAG) とは

Retrieval Augmented Generation (RAG)は、外部の探索システムを通じて情報を取得し、大規模言語モデルのナレッジ取得プロセスを強化するパイプラインフレームワークです。

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生成AIや大規模言語モデル（LLM）は、今日のワークプレイス向けのテクノロジーとして最も革新的なものとして注目されていますが、そういったソリューションの中にはナレッジ取得に課題を抱えているものが多いのも現実です。RAGは、ナレッジ取得と生成プロセスを分離することで、この問題を解決します。

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RAGを効果的に活用する方法や生成AIのポテンシャルを最大限に引き出す方法の詳細については、こちらの無料2ページ資料をご覧ください。