こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや? というところから見ていきましょう。 RAG(Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理(NLP)と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得(retrieval)して利用します。 要は、Chat
![GPT連携アプリ開発時の必須知識、RAGをゼロから解説する。概要&Pythonコード例 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d0c9ce0060606f269224f60607b2ae11ca072910/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQweWtfXyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YTZmMDI2OTcyN2YwZjhkOWNhZDJkNDA2MTcyNjNhNDQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dfe1492d0138d4eeb0c494ca0db8eba19)