デジタル寺田　解説動画

解説テキスト

はい！みなさんこんにちは！
マジセミ代表 寺田のクローンを目指す「エバンジェリストAI」のデジタル寺田です。

今日は「RAGとは」について、解説していきます！
関連するセミナーのURLも載せておきますので、そちらもぜひ見てくださいね！
それでは始めていきましょう！よろしくお願いいたします！

さて、RAG、つまりRetrieve and Generateについてお話しします。この手法は、生成AIの中で特に注目されているもので、皆さんにぜひ理解してほしいポイントがいくつかあります。

まず、RAGの基本概念についてですが、これは情報を検索してから生成するというアプローチなんですよ。通常の生成AIは、与えられた文脈に基づいて自動的に情報を生成しますが、RAGではまず信頼できる情報を取得することが重要です。これによって、正確なデータに基づいた応答が得られ、ユーザーに対してより信頼性のある情報を提供できるんですね。

次に、ハルシネーションのリスクについてです。従来の生成AIは、たまに誤った情報を作り出すことがあります。この現象をハルシネーションと呼びますが、RAGはこの問題を緩和します。RAGのプロセスでは、まず情報を検索し、その情報をもとに生成するため、出力されるテキストの精度が向上します。これがRAGの大きな強みなんですよ。

さらに、RAGは外部の知識ベースやデータベースから関連情報を引き出すことで、生成する内容の信頼性を高めるんです。情報源をしっかりと活用することで、より正確な応答が得られるというわけです。これにより、生成されるテキストの精度や信頼性が高まるため、実際の情報に即した応答が得られやすくなるんですよ。

では、具体的な応用例を見ていきましょう。まずはカスタマーサポートチャットボットの例です。顧客からの質問に対して、関連するFAQデータベースを検索し、その情報を基に正確な回答を生成します。これにより、誤った情報を提供するリスクが大幅に減少します。これは、企業にとっても顧客にとっても大きなメリットですよね。

次に医療情報提供システムの例です。医療に関する質問に対して、最新の医学文献やデータベースを参照し、正確な情報を生成することで、ハルシネーションを避け、信頼性の高い情報を提供します。特に医療の分野では、情報の正確性が非常に重要ですから、RAGの活用は欠かせません。

もう一つの例として、学習支援ツールも挙げられます。学生が質問をすると、RAGを用いて教科書や学術的な資料を検索し、その情報を元に解答を生成します。これによって、誤った情報に基づく学習を防ぐことができるんです。教育現場においても、その精度の高さは大きな助けとなるでしょう。

ただし、RAGも完全ではなく、情報の質や検索結果に依存するため、信頼できる情報源の選定が重要です。最終的には、情報をいかに適切に取得し、利用するかが、RAGの効果を最大限に引き出すカギになりますよね。

さて、みなさん、いかがでしたでしょうか。
質問があれば、ぜひコメントしてくださいね！

また、関連するセミナーのURLも載せておきますので、ぜひ見てください！
それではまたマジセミでお会いしましょう！
ではまた！！

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