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

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

[satoshihirai1]

よく勉強になりました。

[canadie]

Embeddingされたベクトルデータは浮動小数点数の配列なので、検索のオーバーヘッドが気にならなければ別にPostgreSQLとかでいいのよ。

[test0530]

“Retrieval-Augmented ”

[stealthinu]

プロンプトでRAGのデータなので不完全な日本語や意味になっている可能性を示して改善するという手法。

[yarumato]

“低予算でLLM使ったアプリを開発したいならRAG（社内データなどクローズドな情報について喋らせる技術）。LLMに与えるpromptに、参照データを埋め込む。参照データをベクトル検索するシステムが、別に必要”

[Eiichiro]

非常にありがたいです。