須多先生

みなさん こんにちは
本日も一緒に人工知能について学びましょう

須多先生

前回は 生成AIを適切に使うためのルールの確認や プロンプトエンジニアリングについて学びましたね

深田 あい

生成AIの回答は全て正しいと思わないで 自分で考えて判断することや 個人情報を入力してはいけないことなどを学びました

徳井 天

プロンプトエンジニアリングでは 生成AIから目的の回答が出力できるように 色々試しながらプロンプトを考えたよな

須多先生

LLMについてのさまざまな学びを通して 順調に知識を身に着けることができているようですね

徳井 天

そういえばLLMについて気になることがあるんだけど 雑貨屋のチャットボットは「営業時間」や「オススメの商品」について回答できていたよな

徳井 天

あの時は「すごいな」くらいにしか思わなかったんだけど 雑貨屋の細かい独自の情報までLLMが知っていたのが 今思うと不思議でさ

深田 あい

確かにそうだよね LLMはそういう最新の細かい情報まで学習しているってことなのかな？

須多先生

LLMが最新情報を回答できるようにするために 雑貨屋のチャットボットには「RAG（ラグ：検索拡張生成）」という技術を使っていたんですよ

深田 あい

らぐ…？それってどういう技術なんですか？

須多先生

まず前提として LLMは LLMが学習したことしか回答することができません

須多先生

また LLMの学習には期間が定められており ある特定の時点でのインターネット上のデータしか学習していません

須多先生

ですので 使用するLLMの学習期間よりも新しい情報となる お店の「最新情報」や「独自の情報」には回答することができません

須多先生

ですが RAGを使えば 外部のデータから最新情報や独自の情報を読み取り 自動でチャットボットに取り込むことができます

深田 あい

そのRAGって技術 もっと詳しく知りたいです！

須多先生

ではここからはみんなで【スライド】を見ながら「RAG（ラグ：検索拡張生成）」について学びましょう