ラグとは何ですか？初心者が理解しているグラフィック教育と実用的な例

RAGは、中国語で「検索された生成」として翻訳できる「検索充電式」の略語です。言語モデルと知識データベースを組み合わせた新しいテクノロジーであり、AIが質問に答えるときに「情報をチェック」してからコンテンツを生成できるようにします 。

なぜぼろきれが必要なのですか？従来の言語モデルはトレーニング中に知識ベースにのみ依存できるため、「幻覚」、つまりエラー情報の製造傾向があります。 RAGは、外部データベースから情報を即座に見つけることができ、回答をより正確かつ瞬時にすることができます。

銀行のカスタマーサービスを例にとると、従来のAIモデルは、顧客が「先月請求書をいつ支払ったのか」などの質問をすると、誤った回答を引き起こす可能性があります。パーソナライズされたアカウント情報または最新のシステム記録に即座にアクセスできないためです。 RAGテクノロジーを使用して、AIは最初に銀行の内部知識ベースまたは個人アカウントレコードから即座に検索し、次に正しい答えを提供し、エラー率を大幅に削減し、カスタマーエクスペリエンスを改善することができます 。シンプルなメタファー：RAGは、試験前にノートを開くAIのようなもので、同様にスマートですが、より信頼性があります。

ぼろきれの仕組みを理解するために、AIは試験を受けている学生のようなものであると想像できます。過去には、彼は記憶に基づいて答えただけでしたが、今では参考資料を開いて質問に答えることができます。

RAGワークフローは、3つの簡単な手順に分かれています。

1. 検索：質問をするとき、AIはまず関連情報を探します。これらの資料は、Webサイト、PDF、または内部ドキュメントからのものです。
2. 統合：見つかった情報は、背景情報を理解できるように、プロンプトコンテンツとしてAIに整理され、引き渡されます。
3. 生成：最後に、AIは、学生が参照に基づいて完全な回答を書くように、これらの資料に基づいて回答を生成します。

このようにして、AIは薄い空気から話すことはありませんが、情報を見つけて、情報をチェックした後にそれに答えることができます。これはより正確で合理的です。 。

Ragは単なるテクノロジーではなく、AIがより賢く、より実用的になるのを支援する方法でもあります。 顧客の質問への回答、企業情報の並べ替え、レポートの作成など、正確な情報が必要な作業に直面すると、従来の言語モデルは、情報が時代遅れであるか、十分に包括的ではないため、間違った答えを与えることがあります。 。現時点では、Ragは重要な役割を果たしました。ここにそれがもたらす3つの主な利点があります：

1. より正確な回答：従来のAIモデルはトレーニングのデータにのみ依存できますが、これらのデータはずっと前に時代遅れになっていた可能性があります。 Ragは、学生が試験中に利用可能な最新バージョンのリファレンスブックを持っているように、すぐに新しい情報を見つけることができます。
2. 幻覚率を減らすことはめったにありません：多くのAIモデルは、記憶によって推測するため、ランダムに話すことがあります。 ragの利点は、「最初に情報を確認してから答えに答えてから」です。宿題をする前に情報をチェックするのと同じように、間違って書くことはありません。
3. 簡単に更新してメンテナンスする：従来のモデルは新しい知識を追加する必要があり、すべてを再度練習する必要があります。また、RAGは、新しいリファレンスブックに変更して時間と労力を節約するのと同じくらい簡単に、データベースのコンテンツを更新する必要があります。

これらの利点は、財務、医療、顧客サービスなど、正確な知識を必要とする業界に特に適しています。

RAGの仕組みとその利点を理解した後、あなたは興味があるかもしれません：私たちがよく知っている言語モデル（ChatGptなど）とは何が違うのでしょうか？ここでは、RAGと従来の言語モデル（LLM）の違いをすばやく比較するのに役立つ比較テーブルをまとめました。

RAGはLLMをより実用的にする高度なバージョンであると言えますが、それはまた、より多くのインフラストラクチャとデータガバナンスが必要であることを意味します。輸入する前に、企業は独自の技術的能力とメンテナンスコストを評価する必要があります。

Ragは単なる理論的技術ではなく、多くの業界で広く使用されており、企業が時間を節約し、エラーを減らし、顧客体験を改善するのに役立ちます。ここにいくつかの一般的なアプリケーションシナリオと例があります。

• カスタマーサービスロボット： 会社の知識ベースとFAQを組み合わせることで、カスタマーサービスAIはさまざまな質問にすばやく答え、新製品情報を即座に学ぶことができます 。たとえば、銀行のカスタマーサービスは、内部規制とトランザクションレコードを統合して、請求書、クレジットカードの制限、ローンの進捗状況などの情報を問い合わせるのを支援し、人材を節約し、精度を向上させることができます。
• 内部知識クエリシステム：従業員は、自然言語を通じてSOP、契約、およびプロジェクト情報を検索できます。たとえば、製造業の従業員が「マシン異常除外プロセス」に入ると、システムはエラー操作のリスクを減らすために関連する技術文書を即座に見つけることができます。
• 法律/医療支援システム： 専門家が記事や調査レポートをすばやく検索し、参照のために要約を整理するのを支援します 。弁護士は「最新の消費者保護法の修正コンテンツ」を入力することができ、RAGシステムは彼が重要な更新を見つけて比較表をリストするのに役立ちます。
• 教育アシスタント：教科書の内容について追加の説明を提供するか、学生が質問をするときに参照資料を入手できるようにします。たとえば、教師はクラスの「火山噴火の原則」について話しました。生徒が問題に陥った後、システムは教科書、学習Webページ、自家製の教科書から明確なグラフィックとテキストの説明を取得できます。

GenApe AI透過 個人化空間 RAGテクノロジーを使用して企業のAIアシスタントを作成し、AIが内部情報を理解したり、質問に自動的に応答したり、記事コンテンツを生成したり、カスタマーサービス、トレーニング、エンジニアリングサポート、その他のシナリオで広く使用されています。

たとえば、企業はGenapeのRAGソリューションを輸入して、ESGレポートの作成を支援しました。過去には、多数のポリシーとデータの多くの人材と手動統合が必要でした。インポート後、 AIは、内部データベースからさまざまな持続可能な開発指標と実装コンテンツを即座に取得し、最初のドラフトを自動的に生成し、労働と時間のコストを大幅に削減できます。 、ライティング効率は60％以上改善されています。

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RAGは、中国語で「検索された生成」として翻訳できる「検索充電式」の略語です。言語モデルと知識データベースを組み合わせた新しいテクノロジーであり、AIが質問に答えるときに「情報をチェック」してからコンテンツを生成できるようにします 。

なぜぼろきれが必要なのですか？従来の言語モデルはトレーニング中に知識ベースにのみ依存できるため、「幻覚」、つまりエラー情報の製造傾向があります。 RAGは、外部データベースから情報を即座に見つけることができ、回答をより正確かつ瞬時にすることができます。

銀行のカスタマーサービスを例にとると、従来のAIモデルは、顧客が「先月請求書をいつ支払ったのか」などの質問をすると、誤った回答を引き起こす可能性があります。パーソナライズされたアカウント情報または最新のシステム記録に即座にアクセスできないためです。 RAGテクノロジーを使用して、AIは最初に銀行の内部知識ベースまたは個人アカウントレコードから即座に検索し、次に正しい答えを提供し、エラー率を大幅に削減し、カスタマーエクスペリエンスを改善することができます 。シンプルなメタファー：RAGは、試験前にノートを開くAIのようなもので、同様にスマートですが、より信頼性があります。

ぼろきれの仕組みを理解するために、AIは試験を受けている学生のようなものであると想像できます。過去には、彼は記憶に基づいて答えただけでしたが、今では参考資料を開いて質問に答えることができます。

RAGワークフローは、3つの簡単な手順に分かれています。

1. 検索：質問をするとき、AIはまず関連情報を探します。これらの資料は、Webサイト、PDF、または内部ドキュメントからのものです。
2. 統合：見つかった情報は、背景情報を理解できるように、プロンプトコンテンツとしてAIに整理され、引き渡されます。
3. 生成：最後に、AIは、学生が参照に基づいて完全な回答を書くように、これらの資料に基づいて回答を生成します。

このようにして、AIは薄い空気から話すことはありませんが、情報を見つけて、情報をチェックした後にそれに答えることができます。これはより正確で合理的です。 。

Ragは単なるテクノロジーではなく、AIがより賢く、より実用的になるのを支援する方法でもあります。 顧客の質問への回答、企業情報の並べ替え、レポートの作成など、正確な情報が必要な作業に直面すると、従来の言語モデルは、情報が時代遅れであるか、十分に包括的ではないため、間違った答えを与えることがあります。 。現時点では、Ragは重要な役割を果たしました。ここにそれがもたらす3つの主な利点があります：

1. より正確な回答：従来のAIモデルはトレーニングのデータにのみ依存できますが、これらのデータはずっと前に時代遅れになっていた可能性があります。 Ragは、学生が試験中に利用可能な最新バージョンのリファレンスブックを持っているように、すぐに新しい情報を見つけることができます。
2. 幻覚率を減らすことはめったにありません：多くのAIモデルは、記憶によって推測するため、ランダムに話すことがあります。 ragの利点は、「最初に情報を確認してから答えに答えてから」です。宿題をする前に情報をチェックするのと同じように、間違って書くことはありません。
3. 簡単に更新してメンテナンスする：従来のモデルは新しい知識を追加する必要があり、すべてを再度練習する必要があります。また、RAGは、新しいリファレンスブックに変更して時間と労力を節約するのと同じくらい簡単に、データベースのコンテンツを更新する必要があります。

これらの利点は、財務、医療、顧客サービスなど、正確な知識を必要とする業界に特に適しています。

RAGの仕組みとその利点を理解した後、あなたは興味があるかもしれません：私たちがよく知っている言語モデル（ChatGptなど）とは何が違うのでしょうか？ここでは、RAGと従来の言語モデル（LLM）の違いをすばやく比較するのに役立つ比較テーブルをまとめました。

RAGはLLMをより実用的にする高度なバージョンであると言えますが、それはまた、より多くのインフラストラクチャとデータガバナンスが必要であることを意味します。輸入する前に、企業は独自の技術的能力とメンテナンスコストを評価する必要があります。

Ragは単なる理論的技術ではなく、多くの業界で広く使用されており、企業が時間を節約し、エラーを減らし、顧客体験を改善するのに役立ちます。ここにいくつかの一般的なアプリケーションシナリオと例があります。

• カスタマーサービスロボット： 会社の知識ベースとFAQを組み合わせることで、カスタマーサービスAIはさまざまな質問にすばやく答え、新製品情報を即座に学ぶことができます 。たとえば、銀行のカスタマーサービスは、内部規制とトランザクションレコードを統合して、請求書、クレジットカードの制限、ローンの進捗状況などの情報を問い合わせるのを支援し、人材を節約し、精度を向上させることができます。
• 内部知識クエリシステム：従業員は、自然言語を通じてSOP、契約、およびプロジェクト情報を検索できます。たとえば、製造業の従業員が「マシン異常除外プロセス」に入ると、システムはエラー操作のリスクを減らすために関連する技術文書を即座に見つけることができます。
• 法律/医療支援システム： 専門家が記事や調査レポートをすばやく検索し、参照のために要約を整理するのを支援します 。弁護士は「最新の消費者保護法の修正コンテンツ」を入力することができ、RAGシステムは彼が重要な更新を見つけて比較表をリストするのに役立ちます。
• 教育アシスタント：教科書の内容について追加の説明を提供するか、学生が質問をするときに参照資料を入手できるようにします。たとえば、教師はクラスの「火山噴火の原則」について話しました。生徒が問題に陥った後、システムは教科書、学習Webページ、自家製の教科書から明確なグラフィックとテキストの説明を取得できます。

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たとえば、企業はGenapeのRAGソリューションを輸入して、ESGレポートの作成を支援しました。過去には、多数のポリシーとデータの多くの人材と手動統合が必要でした。インポート後、 AIは、内部データベースからさまざまな持続可能な開発指標と実装コンテンツを即座に取得し、最初のドラフトを自動的に生成し、労働と時間のコストを大幅に削減できます。 、ライティング効率は60％以上改善されています。

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