# RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは？
近年注目を集めている検索技術の一つであるRAG (Retrieval-Augmented Generation)とは、検索エンジンの精度を高めるために提案された手法です。RAGは、検索されたドキュメントの内容を元に、そのドキュメントに関連する文を生成し、ユーザーに提示することで、より詳細な情報を提供することができます。

# LLMとは？
LLMとは、Language Modelを用いてドキュメントを生成する手法です。LLMは、検索されたキーワードを元に、そのキーワードに関連する文を生成し、ユーザーに提示することで、より的確な情報を提供することができます。LLMは、大量のドキュメントを学習し、その中から最適な文を生成することができるため、高い精度で情報を提供することができます。

# RAGとLLMの組み合わせ
RAGとLLMを組み合わせることで、検索エンジンの精度をさらに向上させることができます。RAGは、検索されたドキュメントの内容を生成するために、LLMを利用することで、より的確な情報をユーザーに提供することができます。また、LLMは、大量のドキュメントを学習することで高い精度を実現しているため、RAGによって生成された文もより的確なものになります。

# RAGとLLMの違い
RAGとLLMは、どちらも検索エンジンの精度を高めるために用いられる手法ですが、そのアプローチには違いがあります。RAGは、検索されたドキュメントの内容を元に文を生成するのに対し、LLMは、検索されたキーワードを元に文を生成します。また、RAGは、生成された文をユーザーに提示するのに対し、LLMは、検索されたキーワードに関連する文を生成することに特化しています。

# RAGとLLMの比較
RAGとLLMのどちらがより優れているかは、その使い方によって異なります。RAGは、検索されたドキュメントの内容を生成するため、より詳細な情報を提供することができます。一方、LLMは、検索されたキーワードに関連する文を生成するため、より的確な情報を提供することができます。どちらが良いかは、検索する情報の種類やユーザーのニーズによって異なります。

# RAGとLLMの応用例
RAGとLLMは、検索エンジンの精度を向上させることに特化した手法ですが、その応用範囲は多岐に渡ります。例えば、企業の社内ドキュメント検索システムでは、社員が必要とする情報をより迅速かつ正確に提供することができます。また、大学や研究機関の論文検索システムでは、より詳細な情報を提供することができるため、研究者の研究活動を支援することができます。

# RAGとLLMの今後の展望
RAGとLLMは、今後もさらなる進化が期待されています。特に、自然言語処理技術の発展により、より高度な検索手法が提案されることが予想されます。また、RAGやLLMを用いた検索エンジンは、今後もさらに多くの分野に応用されることが期待されます。

# まとめ
RAGとLLMは、検索エンジンの精度を高めるために用いられる手法であり、その組み合わせによりさらなる進化が期待されています。RAGは、検索されたドキュメントの内容を生成し、LLMは、検索されたキーワードに関連する文を生成することに特化しています。どちらが良いかは、検索する情報の種類やユーザーのニーズによって異なりますが、様々な分野で活用されることで、より効果的な検索が実現されることが期待されます。

# コード例
![img](/mosaic-code.jpg)python
# RAGの実装例
import torch
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration

# モデルの読み込み
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", retriever=retriever)

# 検索キーワードの設定
query = "document retrieval"

# ドキュメントの検索
input_ids = tokenizer(query, return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(input_ids)

# 生成された文の表示
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
![img](/mosaic-code.jpg)python
# LLMの実装例
import torch
from transformers import LLMForConditionalGeneration, LLMTokenizer

# モデルの読み込み
tokenizer = LLMTokenizer.from_pretrained("microsoft/LLM-encoder-128")
model = LLMForConditionalGeneration.from_pretrained("microsoft/LLM-encoder-128")

# 検索キーワードの設定
query = "document retrieval"

# 文の生成
input_ids = tokenizer(query, return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(input_ids)

# 生成された文の表示
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

# [cv:issue_marketplace_engineer]
[GitHub](https://github.com)や[GitLab](https://gitlab.com)などのソースコード管理プラットフォームでは、多くのエンジニアが活躍しています。しかし、ソースコードのみでなくドキュメントも管理することができる[GitLab Pages](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/pages/)や[GitHub Pages](https://pages.github.com/)のような機能を活用することで、より使いやすいドキュメント検索システムを開発することができるでしょう。検索エンジンには、RAGやLLMのような革新的な技術を取り入れ、ユーザーが必要とする情報をより詳細かつ正確に提供することが求められます。今後も、ソースコード管理プラットフォームの技術はさらに発展し、エンジニアにとって欠かせないツールとなることが期待されます。

[cv:issue_marketplace_engineer]

# RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは？
近年注目を集めている検索技術の一つであるRAG (Retrieval-Augmented Generation)とは、検索エンジンの精度を高めるために提案された手法です。RAGは、検索されたドキュメントの内容を元に、そのドキュメントに関連する文を生成し、ユーザーに提示することで、より詳細な情報を提供することができます。

# LLMとは？
LLMとは、Language Modelを用いてドキュメントを生成する手法です。LLMは、検索されたキーワードを元に、そのキーワードに関連する文を生成し、ユーザーに提示することで、より的確な情報を提供することができます。LLMは、大量のドキュメントを学習し、その中から最適な文を生成することができるため、高い精度で情報を提供することができます。

# RAGとLLMの組み合わせ
RAGとLLMを組み合わせることで、検索エンジンの精度をさらに向上させることができます。RAGは、検索されたドキュメントの内容を生成するために、LLMを利用することで、より的確な情報をユーザーに提供することができます。また、LLMは、大量のドキュメントを学習することで高い精度を実現しているため、RAGによって生成された文もより的確なものになります。

# RAGとLLMの違い
RAGとLLMは、どちらも検索エンジンの精度を高めるために用いられる手法ですが、そのアプローチには違いがあります。RAGは、検索されたドキュメントの内容を元に文を生成するのに対し、LLMは、検索されたキーワードを元に文を生成します。また、RAGは、生成された文をユーザーに提示するのに対し、LLMは、検索されたキーワードに関連する文を生成することに特化しています。

# RAGとLLMの比較
RAGとLLMのどちらがより優れているかは、その使い方によって異なります。RAGは、検索されたドキュメントの内容を生成するため、より詳細な情報を提供することができます。一方、LLMは、検索されたキーワードに関連する文を生成するため、より的確な情報を提供することができます。どちらが良いかは、検索する情報の種類やユーザーのニーズによって異なります。

# RAGとLLMの応用例
RAGとLLMは、検索エンジンの精度を向上させることに特化した手法ですが、その応用範囲は多岐に渡ります。例えば、企業の社内ドキュメント検索システムでは、社員が必要とする情報をより迅速かつ正確に提供することができます。また、大学や研究機関の論文検索システムでは、より詳細な情報を提供することができるため、研究者の研究活動を支援することができます。

# RAGとLLMの今後の展望
RAGとLLMは、今後もさらなる進化が期待されています。特に、自然言語処理技術の発展により、より高度な検索手法が提案されることが予想されます。また、RAGやLLMを用いた検索エンジンは、今後もさらに多くの分野に応用されることが期待されます。

# まとめ
RAGとLLMは、検索エンジンの精度を高めるために用いられる手法であり、その組み合わせによりさらなる進化が期待されています。RAGは、検索されたドキュメントの内容を生成し、LLMは、検索されたキーワードに関連する文を生成することに特化しています。どちらが良いかは、検索する情報の種類やユーザーのニーズによって異なりますが、様々な分野で活用されることで、より効果的な検索が実現されることが期待されます。

# コード例
```
```python
# RAGの実装例
import torch
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration

# モデルの読み込み
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", retriever=retriever)

# 検索キーワードの設定
query = "document retrieval"

# ドキュメントの検索
input_ids = tokenizer(query, return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(input_ids)

# 生成された文の表示
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

```python
# LLMの実装例
import torch
from transformers import LLMForConditionalGeneration, LLMTokenizer

# モデルの読み込み
tokenizer = LLMTokenizer.from_pretrained("microsoft/LLM-encoder-128")
model = LLMForConditionalGeneration.from_pretrained("microsoft/LLM-encoder-128")

# 検索キーワードの設定
query = "document retrieval"

# 文の生成
input_ids = tokenizer(query, return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(input_ids)

# 生成された文の表示
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

# 
[GitHub](https://github.com)や[GitLab](https://gitlab.com)などのソースコード管理プラットフォームでは、多くのエンジニアが活躍しています。しかし、ソースコードのみでなくドキュメントも管理することができる[GitLab Pages](https://docs.gitlab.com/ee/user/project/pages/)や[GitHub Pages](https://pages.github.com/)のような機能を活用することで、より使いやすいドキュメント検索システムを開発することができるでしょう。検索エンジンには、RAGやLLMのような革新的な技術を取り入れ、ユーザーが必要とする情報をより詳細かつ正確に提供することが求められます。今後も、ソースコード管理プラットフォームの技術はさらに発展し、エンジニアにとって欠かせないツールとなることが期待されます。



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