ユーザーがRAG機能を持つLLMにクエリを送信すると、システムは外部の知識ベースから関連情報を検索します。

この検索された情報は、LLMの内部知識を補完するために使用されます。基本的に、LLMは追加のコンテキストを受け取ります。

最後に、LLMは言語理解と拡張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。

従来のLLMはトレーニングデータに限定されていますが、RAGは知識ベースから大量の情報にアクセスできます。

RAGはサービスとして、クエリに関連する最新情報を検索し、それを使用して応答を生成します。これにより、ユーザーのクエリに直接対応するより正確な出力が得られます。

RAGの能力は質問に答えるだけではありません。ビジネスを支援できます。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に役立ちます。

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のコンテンツを分析して、トレンドを特定し、顧客の感情を理解し、競合他社の戦略に関する洞察を得ることができます。

RAGは、ソースを引用することで情報を透明に提示することができます。出力には引用や参照が含まれる場合があり、ユーザーは情報を検証し、必要に応じて詳細を確認できます。

RAGシステムは、外部データソースを調整することで、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の広範な再トレーニングなしに、新しい分野での生成AIソリューションの迅速な展開が可能になります。

RAGシステムの知識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更新され続けることが保証されます。

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。

私たちのチームは、望ましい結果に向けてRAGモデルを導くための効果的なプロンプトの作成において豊富な専門知識を提供します。

Standupcodeは、機密情報を保護するための強力なデータセキュリティ対策を適用し、データプライバシー規制に準拠しています。

私たちは、特定のニーズやデータソースに合わせて情報検索拡張生成モデルをカスタマイズするためのオプションを提供します。