RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、基盤モデルをその学習データセット外の資料に焦点を当てる最も一般的な方法ですが、Bharani Subramaniamと私は、現在の一連のパターンを、質の高いデータのキュレーションを優先することを学んだファインチューニングに関する経験を検証することで締めくくります。