RAGの精度を高めるためにまずはLlamaindexの構造を理解する！入門編｜【㈱フクロウラボ】エンジニアブログフクロウラボの若杉です！ 最近では、社内のナレッジなどを参照してLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）が回答を生成するチャットボットやアプリ作る機会が増えてきているのではないでしょうか。また、RAG(Retrieval-Augmented Generation)という言葉も一般的なってきました。 そこで、今回は、(Llamaindexにおける)RAGについてお話したいと思います。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）とはRAGは、一般的な質問応答や文章生成のタスクにおいて、外部のナレッジを活用することで、より豊富で適切な回答や文章を生成することが期待されます。また、モデルは自己学習によってテキストデータベースを更新することも可能であり、新しい情報に迅速に適応することができます。 Retrieval-Augmented Gene
