簡単に見えて実は難しい生成AI技術「RAG」、成功企業でも過去に失敗経験

記事の概要

生成AI技術の「RAG（検索拡張生成）」は、外部データベースの情報を活用して生成AIの出力精度を向上させる手法です。
エクサウィザーズの調査によると、約半数の企業がRAGに取り組んでおり、その関心は高まっています。
しかし、RAGの実装は見た目以上に難しく、東京ガスなどの成功事例でも初期の試みでは満足のいく精度が出ませんでした。
企業はデータ処理の改善や検索方法の見直しを行い、実用レベルの精度を達成しています。
RAGは追加学習を必要とせず、導入のハードルが低いため多くの企業に受け入れられていますが、十分な回答精度を得るためには継続的な改良とノウハウが不可欠です。

記事のポイント

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

日経クロステック（xTECH）

簡単に見えて実は難しい生成AI技術「RAG」、成功企業でも過去に失敗経験

　企業の生成AI活用が進むにつれ、外部データベースの情報を検索して生成AIの出力に反映させ、回答の精度を高める「RAG」…