RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）を使いこなすコツと実装パターン２つ：ITmedia エンタープライズ まとめ読みeBook

生成AIと企業固有のデータを組み合わせる手法の一つである「RAG」に注目が集まっています。日々発表される膨大な研究論文から、企業に役立つイチ押しの論文とそのエッセンスを紹介します。

[ITmedia エンタープライズ編集部]

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　さまざまな情報を学習して概ね適切な回答を得られる言語生成AIは、業務効率化や生産性向上に寄与する技術として注目を集めています。

　しかし、企業が自社の業務に生成AIを活用するには、独自のノウハウや社内情報を組み合わせていく必要があります。これを実現するアプローチの一つとして、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）に注目が集まっています。大規模言語生成AIモデルと組み合わせてRAGを適切に利用すれば、自社固有のマニュアルやドキュメントを生かし、より精度の高いを得ることが期待できるからです。

　本ブックレットは、ITmedia エンタープライズの人気連載「AI ビジネスのプロ 三澤博士がチェック 今週の注目論文」から、RAGの最新動向を紹介します。

ブックレットサマリー

• RAGとは
• 最新論文で学ぶRAGの精度を高めるための６つのステップ
• RAGの精度を評価する方法
• 最新研究で分かったRAG実装の2つのパターン

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　本ブックレットは、ITmedia エンタープライズで掲載した連載記事を基に制作しています。