Retrieval-Augmented Generation

知識獲得型ＡＩとは、近年注目を集めている大規模言語モデル（ＬＬＭ）の能力をさらに高める技術のことです。大規模言語モデルは、インターネット上に存在する膨大な量の文章データから学習し、文章の作成や翻訳、質問への回答など、様々な作業をこなすことができます。しかし、学習に使われたデータに含まれていない最新のニュースや専門的な知識には対応できないという弱点がありました。 この弱点を克服するために開発されたのが、知識獲得型ＡＩです。知識獲得型ＡＩは、外部の知識源、例えば最新の新聞記事や専門書、データベースなどから、必要な情報を取得し、それを大規模言語モデルへの入力として活用します。これにより、大規模言語モデルは最新のニュースや専門的な知識に基づいた、より正確で信頼できる出力を生成できるようになります。 具体的には、利用者が質問を入力すると、知識獲得型ＡＩはまず関連する文書やデータベースを検索します。そして、検索で見つかった内容を大規模言語モデルに提供することで、質問に対して適切な回答を生成するのです。従来の大規模言語モデルは、学習データに含まれる情報しか扱うことができませんでしたが、知識獲得型ＡＩは外部のデータも活用できるため、より幅広い質問に対応することが可能です。 さらに、回答の根拠となった情報源が明確になるため、回答の信頼性も向上するという利点もあります。例えば、医療に関する質問に対して、医学論文を根拠とした回答が得られれば、利用者はその回答の信頼性を高く評価することができます。このように、知識獲得型ＡＩは大規模言語モデルの能力を飛躍的に向上させ、医療や法律、教育など、様々な分野での活用が期待されています。