ユーザーがRAG機能を備えたLLMにプロンプトを提供すると、システムは外部ナレッジベースで関連情報を検索します。

この取得された情報は、LLMの内部知識を補完するために使用されます。基本的には、LLMに追加のコンテキストを提供しています。

最後に、LLMは言語の理解と補強された情報を使用して、ユーザーのクエリに対する応答を生成します。

トレーニングデータに限定された従来のLLMとは異なり、RAGはナレッジベースから膨大な量の情報にアクセスできます。

RAG as a serviceは、プロンプトに関連する最新情報を取得し、それを使用して応答を作成するため、より正確でユーザーのクエリに直接対応する出力が得られます。

RAGの機能は、質問に答えるだけにとどまりません。ブログ投稿、記事、製品説明の作成などのコンテンツ作成タスクで企業を支援できます。

リアルタイムのニュース、業界レポート、ソーシャルメディアコンテンツを分析して、トレンドを特定し、顧客感情を理解し、競合他社の戦略に関する洞察を得ることができます。

RAGを使用すると、LLMはソースを帰属させることで情報を透過的に提示できます。出力には引用や参考文献を含めることができ、ユーザーは情報を検証し、必要に応じてさらに深く掘り下げることができます。

RAGシステムは、外部データソースを調整するだけで、さまざまなドメインに簡単に適応できます。これにより、LLMを再トレーニングすることなく、新しい分野に生成AIソリューションを迅速に展開できます。

RAGシステムのナレッジベースを更新することは、通常、LLMを再トレーニングするよりも簡単です。これにより、メンテナンスが簡素化され、システムが最新の情報で最新の状態に保たれます。

出所不明の膨大なデータセットでトレーニングされたLLMとは異なり、RAGの実装では、LLMが使用するデータソースを選択できます。

当社のチームは、RAGモデルを目的の結果に導く効果的なプロンプトを作成することに幅広い専門知識を提供しています。

Standupcodeは、機密情報を保護するための堅牢なデータセキュリティ対策を講じており、データプライバシー規制を遵守しています。

お客様の特定のニーズとデータソースに合わせてRetrieval Augmented Generationモデルを調整するためのカスタマイズオプションを提供しています。