RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、自然言語処理（NLP）や機械学習の分野で最近注目を集めている技術の一つで、特に大規模言語モデル（LLM）の文脈で使用されます。RAGは、生成タスク（例えば、文章生成や質問応答など）を改善するために、情報検索（Retrieval）とテキスト生成（Generation）を組み合わせたアプローチです。

RAGは大きく2つの部分から成り立っています：

1. **情報検索（Retrieval）コンポーネント**:

- この部分では、入力に基づいて関連情報をデータベースや文書集合から検索します。この過程では、類似性検索やキーワードマッチングなどの技術が使われ、入力クエリに最も関連性の高い情報を見つけ出します。

2. **テキスト生成（Generation）コンポーネント**:

- 検索された情報を基に、言語モデルが新しいテキストを生成します。この段階で、検索結果を入力として取り込み、それを考慮して回答を生成することにより、より正確で、情報に富んだ内容の生成が可能になります。

RAGのプロセスは以下のステップに分けられます：

1. **入力受付**:

- ユーザーからのクエリや質問を受け取ります。

2. **情報検索**:

- クエリに基づき、関連する情報や文書をデータベースから検索します。

3. **情報統合と生成**:

- 検索結果を元に、言語モデルが回答やテキストを生成します。この時、検索結果は生成プロセスにおいて重要なコンテキスト情報として機能します。

- **情報の豊富さ**: 検索によって得られる情報を組み込むことで、言語モデルはより具体的で詳細な内容を生成することができます。

- **柔軟性**: 様々な種類のクエリに対して、関連する情報を迅速に検索し、適応的な回答を生成することが可能です。

- **知識更新**: データベースや文書集合を更新することで、モデルがアクセスできる情報を最新の状態に保つことができます。

RAGは、特に情報が豊富で動的に更新される環境において、言語モデルの能力を大幅に拡張する有効な手段です。

ChatGPT

要するに、ユーザが入力した情報の中で必要なキーワードなどをDBや検索エンジンなどから検索して、その結果を生成AIに回答を作らせて答えるシステムのこと。

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