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ファインチューニングの課題を解決する「RAG」と「エンべディング」
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ファインチューニングの課題を解決する「RAG」と「エンべディング」
はじめに 前回は、企業データを追加学習する方法の1つであるファインチューニングのやり方について解説... はじめに 前回は、企業データを追加学習する方法の1つであるファインチューニングのやり方について解説しました。今回は、もう1つの有力な方法である「RAG」と「エンべティング」について解説します。「ベクトルデータベース」という難しそうな世界に入り込みますが、質の良い学習データを多数用意しなければならないファインチューニングに比べて利点も多い方法です。 ファインチューニングの課題 RAGを解説する前に、ファインチューニングの課題についておさらいしておきましょう。ここでは、製品マニュアルを追加学習させてユーザーの質問に回答するQ&A botを作る想定とします。 (1)学習が大変 生成AIにマニュアルを読ませるだけでQ&A botができれば楽なのですが、そんな簡単にはいきません。ファインチューニングも機械学習の1つの手法なので、良質な学習データをメッセージの形でそれなりの量用意して、学習精度を確認し