はじめに RAG(検索拡張生成)について huggingfaceなどからllmをダウンロードしてそのままチャットに利用した際、参照する情報はそのllmの学習当時のものとなります。(当たり前ですが)学習していない会社の社内資料や個人用PCのローカルなテキストなどはllmの知識にありません。 このような存在しない情報をllmに与える(参照させる)手法がRAGです。 ファインチューニングという手法もありますが、そちらはllmに再学習を行わせる手法です。ファインチューニングでは、llm自体に学習させることで知識を追加しますが、RAGの場合は用意したデータベースから検索することで、追加の情報を与えることができます。 イメージ的には以下のような感じです。 ・ファインチューニング: 新しい情報を勉強させる。 ・RAG: 新しい情報が記載された本を持たせる。 今回は比較的手軽にできるRAGを使用します[1
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