ライラックRAGについて解説するよ
RAG（Retrieval-Augmented Generation）ってなに？
まとめると
1. AIがもっと賢く答えるための技術だよ！
2.情報を「検索」して、答えを「生成」する、2つの能力でパワーアップしてるんだ！
3.専門的な内容でも、的確な回答ができるようになるよ！
簡単に書くと
RAG（ラグ）（英語：Retrieval-Augmented Generation）とは、AIがあなたの質問に対して、独自の情報源を付与する仕組みのことで、用いることで専門家のように詳しく説明してくれる技術のことです。
もっと詳しく解説
例えば、あなたが会社のルールについて「有給休暇の取得条件は？」と質問したとします。
今までのAIだと、一般的な有給休暇の説明はできても、あなたの会社の細かいルールまでは分からなかったかもしれません。
そこでRAGの出番です！
RAGは、事前に会社の就業規則などの資料を読み込んでおきます。（これが「検索」の部分！）
そして、あなたが質問してきた時に、その資料の中から「有給休暇の取得条件」に関する情報を探し出してきて、「当社の有給休暇取得条件は、入社後6ヶ月以上継続勤務し、全労働日の8割以上出勤していることです。」のように、あなたの会社のルールに合った正確な回答を生成します。（これが「生成」の部分！）
つまりRAGは、「検索」と「生成」を組み合わせることで、より的確で信頼性の高い回答を生成することができる、賢くて頼りになるAI技術なのです！
せっかくなので、もう少し専門的な話を…
RAGは「Retrieval（検索）」と「Augmented Generation（拡張生成）」を組み合わせた言葉です。
- Retrieval（検索）: あなたの質問に関連する情報を探し出す能力。図書館の検索システムみたいなイメージ！
- Augmented Generation（拡張生成）: 探し出した情報を使って、分かりやすく説明する文章を作成する能力。まるで、優秀な秘書みたい！
RAGは、顧客サポート、教育、医療など、専門知識が必要とされる様々な分野で、その力を発揮することが期待されています。
RAGと混同しやすい技術
- ファインチューニング: AI自身を鍛え上げて、特定の分野の専門家に育てるイメージ！
- エンベディング: AIが情報を理解しやすいように、整理整頓するイメージ！
- 構造化: 情報をデータベースのように整理して、AIがアクセスしやすくするイメージ！
これらの技術と連携することで、RAGはさらにパワーアップします！
RAGを体験してみたいあなたへ
Googleの「NotebookLM」というサービスでは、あなた自身が資料をアップロードして、RAGのような体験をすることができます。
本格的なRAGシステムを構築するには、専門的な知識が必要になりますが、まずは「NotebookLM」で、その凄さを体感してみるのも良いかもしれません。
NoteboolLMのリンク
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