RAGがわからなくて苦戦している光景
で、結局RAGがretrieval-augmented generationだとわかって検索して理解した -.icon
以下が光景
わからないsta.icon
nishio.iconは自分でつくったベクトルを検索をしているイメージだった
もう一歩先に言っている？最近AIに書かせているがその辺の話？
この辺がヒントな気がするけど、まだ理解できない
が、赤リンクXをつくっておけば、あとでAIがXの内容を書いてくれる、という感じ、かなsta.icon
これを赤リンクによる延伸と呼んでいる
ちょっとわかったかも
Xについて知りたい場合
1 従来は「Xについてググる」「検索フォームにXを打ち込む」
2 あるいは「Xで検索する（検索先は自分でつくったベクトル達）」
この場合、検索の内部ではXもベクトルに変換されて、Xのベクトルと検索先ベクトル達が比べられて、似ているものが結果として返される
ここに新しいやり方が加わった？
3 Xについて知りたいです、ということを書いておくと、AIが持ってきてくれる
内部的には2だろうけど
2の検索を行うタイミングが色々あるよねって話？sta.icon
2は「利用者が検索したいときにXを入力してEnterを押す」
3はそのタイミングに限らない。たとえば、書いておいたらそのうち返してくれるという時間差もある
で、その時間差によって何が生まれるかというと、
AIが書いたノートに、さらにAIが書き足す
そこにはもちろん自分も書き足すことができる
どこを伸ばすかも選べるし
自分以外にも「AIが書き足しに参加する」状態になるsta.icon
この状態が続くことで、AIさんのコンテンツが蓄積されていく
もちろんAIさんが出したコンテンツに触発されて自分も書くし、AIもまた書いてる
単なる蓄積ではなく、化学反応が伴っている
が、 RAGとは関係ない気がしてきたな……
たぶん「Google検索のかわりに何をしているか」として、nishio.iconは「RAGなる何か」を使っているのだと思っているけど
いや、ニアミスしてる
そして理解したかもsta.icon*2
赤リンク[xxx]の中身をAIが書く。これは「検索キーワードは人間が指定」し、その結果は「AIが書く（ベクトル検索している）」と言える。ハイブリッド。