# RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは？

RAG (Retrieval-Augmented Generation)は、検索結果を利用して文章を生成する自然言語処理の手法です。この手法は、OpenAIが開発した「GPT-3」の拡張版として提案されました。GPT-3は、大量の文章を学習して自然な文章を生成することができますが、その生成される文章がどのような文脈であるかを考慮することができません。そのため、生成される文章が不自然なものも多くありました。

そこで、RAGは検索結果を利用することで、生成される文章をより自然なものにすることができるようになりました。具体的な仕組みについては、次の章で詳しく解説していきましょう。

# RAGの仕組み

RAGの仕組みは、大きく分けて2つの部分からなります。まずは、「Retrieval（検索）」と呼ばれる部分です。この部分では、事前に用意された大量の文章データを利用して、検索エンジンのように入力されたキーワードに近い意味を持つ文章を検索します。これにより、入力されたキーワードに関連する文章を抽出することができます。

次に、「Generation（生成）」と呼ばれる部分です。この部分では、前述のRetrievalで抽出した文章を元に、GPT-3のように文章を生成します。しかし、RAGではRetrievalで抽出した文章を入力とすることで、より文脈を考慮した自然な文章を生成することができます。

つまり、RAGではRetrievalで抽出した文章を「情報源」として利用し、それを元にGenerationでより自然な文章を生成することで、GPT-3よりも高い品質の文章を生成することができるのです。

# LLMとの比較

RAGと同じく、検索結果を利用して文章を生成する手法として注目を集めているのが、LLM (Latent Linguistic Model)です。LLMは、Googleが提案した手法であり、RAGと同様に検索結果を利用することでより自然な文章を生成することができるとされています。

しかし、RAGとLLMでは仕組みに大きな違いがあります。LLMでは、Retrievalで抽出した文章を元に、別の自然言語処理モデルである「BERT」を使用して文章を生成します。一方、RAGではRetrievalで抽出した文章をそのままGPT-3に入力し、生成を行います。

また、RAGではRetrievalで抽出した文章をそのまま利用することで、文脈を保ったまま文章を生成することができます。一方、LLMではRetrievalで抽出した文章をBERTに入力することで、文脈を一部含めて文章を生成することができるものの、文脈を完全に保つことはできません。

さらに、実験結果ではRAGの方がLLMよりも高い品質の文章を生成することができることが示されています。

# まとめ

RAGは、GPT-3を拡張させた手法であり、検索結果を利用する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した。その仕組みは、RetrievalとGenerationの2つの部分からなり、Retrievalで抽出した文章をGenerationで利用することで文脈を保ったまま文章を生成することができます。

また、同様に検索結果を利用する手法であるLLMと比較すると、RAGの方が高い品質の文章を生成することができるとされています。

今後も自然言語処理の分野ではさまざまな技術の開発が進んでいきますが、RAGのように検索結果を利用する手法は、より人間味のある文章を生成するために重要な技術となっていくでしょう。

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# RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは？

RAG (Retrieval-Augmented Generation)は、検索結果を利用して文章を生成する自然言語処理の手法です。この手法は、OpenAIが開発した「GPT-3」の拡張版として提案されました。GPT-3は、大量の文章を学習して自然な文章を生成することができますが、その生成される文章がどのような文脈であるかを考慮することができません。そのため、生成される文章が不自然なものも多くありました。

そこで、RAGは検索結果を利用することで、生成される文章をより自然なものにすることができるようになりました。具体的な仕組みについては、次の章で詳しく解説していきましょう。

# RAGの仕組み

RAGの仕組みは、大きく分けて2つの部分からなります。まずは、「Retrieval（検索）」と呼ばれる部分です。この部分では、事前に用意された大量の文章データを利用して、検索エンジンのように入力されたキーワードに近い意味を持つ文章を検索します。これにより、入力されたキーワードに関連する文章を抽出することができます。

次に、「Generation（生成）」と呼ばれる部分です。この部分では、前述のRetrievalで抽出した文章を元に、GPT-3のように文章を生成します。しかし、RAGではRetrievalで抽出した文章を入力とすることで、より文脈を考慮した自然な文章を生成することができます。

つまり、RAGではRetrievalで抽出した文章を「情報源」として利用し、それを元にGenerationでより自然な文章を生成することで、GPT-3よりも高い品質の文章を生成することができるのです。

# LLMとの比較

RAGと同じく、検索結果を利用して文章を生成する手法として注目を集めているのが、LLM (Latent Linguistic Model)です。LLMは、Googleが提案した手法であり、RAGと同様に検索結果を利用することでより自然な文章を生成することができるとされています。

しかし、RAGとLLMでは仕組みに大きな違いがあります。LLMでは、Retrievalで抽出した文章を元に、別の自然言語処理モデルである「BERT」を使用して文章を生成します。一方、RAGではRetrievalで抽出した文章をそのままGPT-3に入力し、生成を行います。

また、RAGではRetrievalで抽出した文章をそのまま利用することで、文脈を保ったまま文章を生成することができます。一方、LLMではRetrievalで抽出した文章をBERTに入力することで、文脈を一部含めて文章を生成することができるものの、文脈を完全に保つことはできません。

さらに、実験結果ではRAGの方がLLMよりも高い品質の文章を生成することができることが示されています。

# まとめ

RAGは、GPT-3を拡張させた手法であり、検索結果を利用する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した。その仕組みは、RetrievalとGenerationの2つの部分からなり、Retrievalで抽出した文章をGenerationで利用することで文脈を保ったまま文章を生成することができます。

また、同様に検索結果を利用する手法であるLLMと比較すると、RAGの方が高い品質の文章を生成することができるとされています。

今後も自然言語処理の分野ではさまざまな技術の開発が進んでいきますが、RAGのように検索結果を利用する手法は、より人間味のある文章を生成するために重要な技術となっていくでしょう。

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