ローカルでRetrieval-Augmented Generation（RAG）を使用する方法

このブログ投稿では、会話AIアプリケーションをより効果的にし、魅力的にするためにRetrieval-Augmented Generation（RAG）を使用する方法を探検します。この投稿では、RAGの基礎、利点、そして、RAGメカニズムをローカルで使用するために自分のものを開発するための逐次的な指示を提供します。 RAGとは何ですか？ RAG（強化ベースの生成）は、自然言語処理（NLP）の2つの主要なアプローチの長所を組み合わせています：リトリーブベースのモデルとジェネレーションベースのモデル。従来のジェネレーションベースの方法では、AIシステムが事前に学びられたパターンとルールを使用してテキストを新しく生成します。ただし、このアプローチは、創造性の限界、文脈特有の知識の不足、そしてコヒーレンスの悪さをもたらすことがよくあります。