RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは

近年、自然言語処理の分野で注目を集めているのが、「RAG (Retrieval-Augmented Generation)」と呼ばれる手法です。RAGは、検索と生成の課題を同時に解決することができるという特徴を持っています。

検索と生成の課題とは

自然言語処理の分野では、検索と生成という2つの課題があります。検索とは、与えられたキーワードやクエリに対して、関連する文章を検索することを指します。一方、生成とは、与えられた情報から新しい文章を生成することを指します。これらの課題は、それぞれに特化した手法がありますが、検索と生成を同時に行うことは難しいとされてきました。

RAGの仕組み

RAGは、検索と生成を同時に行うことができるという点で、従来の手法とは異なります。その仕組みは、大きく分けて2つの部分から構成されています。1つ目は、既存の検索エンジンを使用して関連する文章を検索する部分です。2つ目は、検索された文章を利用して新しい文章を生成する部分です。このように、検索と生成を分けて行うことで、より自然な文章を生成することができるようになります。

LLM (Latent Linear Model)とは

RAGの生成部分には、LLM (Latent Linear Model)と呼ばれる手法が使用されています。LLMは、検索された文章の内容を元に、新しい文章を生成するモデルです。検索された文章には、人間が作成した文章には含まれないような表現が含まれていることが多く、それらを学習することでより多様な文章を生成することができるようになります。

RAGとLLMの比較

RAGとLLMは、それぞれ検索と生成の課題を解決する手法として注目されていますが、両者には大きな違いがあります。まず、RAGは検索と生成を同時に行うことができるという点でLLMと異なります。また、LLMは検索された文章を利用して新しい文章を生成するのに対し、RAGは検索と生成を分けて行うことでより自然な文章を生成することができるようになっています。

RAGとLLMを組み合わせることで解決される課題

RAGとLLMを組み合わせることで、検索と生成の課題を同時に解決することができるようになります。これにより、より自然な文章を生成することができるだけでなく、検索された文章の内容を元により多様な文章を生成することができるようになります。また、人間が作成した文章には含まれない表現を学習することで、より多様な文章を生成することができるようになります。

まとめ

近年注目を集めているRAGとLLMという手法について、検索と生成の課題を同時に解決することができるという点で説明しました。RAGは、従来の手法とは異なり、検索と生成を同時に行うことができるため、より自然な文章を生成することができるようになります。また、LLMを組み合わせることで、検索された文章の内容を元により多様な文章を生成することも可能です。今後も、RAGとLLMを組み合わせた手法に注目が集まることが予想されます。

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