生成AIを活用した情報検索の進化が注目されています。
特に、RAG（Retrieval Augmented Generation）アプローチが企業の文脈に沿った回答生成において重要な役割を果たしています。
RAGは、大規模言語モデルと外部情報ソースを組み合わせ、ユーザーの質問に対して関連情報を効率よく抽出します。
しかし、従来のRAGアプローチには精度や応答速度に課題があることが明らかになりました。
これに対抗する形で、Writer社がナレッジグラフを活用した新しいRAGシステムを導入しました。
このシステムは、データ間の意味的関係を構造化し、複雑な質問に対しても文脈を考慮した正確な回答を提供します。
また、他の企業も生成AIを基にした検索技術の開発を進めており、今後さらなる進展が期待されます。
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