RAGの概要とその問題点 本記事では東京大学の松尾・岩澤研究室が開発したLLM、Tanuki-8Bを使って実用的なRAGシステムを気軽に構築する方法について解説します。最初に、RAGについてご存じない方に向けて少し説明します。 RAGは、簡単に説明すると外部知識(ナレッジ)をもとにLLMに回答させる技術です。特徴として、LLMが学習していないような知識に関してLLMに回答させることができます。回答も、外部知識を元とするため、事実に基づかない回答の生成(ハルシネーション)を減らす効果も期待できるため、ChatGPTをはじめとした大規模言語モデル(LLM)のユースケースとして、よく話題になっています。 具体例としては、会社の製品情報をナレッジとすることで、カスタマーサポートのチャットボットを作ったり、社内のノウハウやガイドをナレッジとすることで、社内サポートのチャットボットを作ることができます