LLMのファインチューニングとRAGを組み合わせたドメイン特化型AIの構築

LLMのファインチューニングとRAGを組み合わせたドメイン特化型AIの構築とは

LLMのファインチューニングとRAGを組み合わせたドメイン特化型AIの構築とは、大規模言語モデル（LLM）の汎用性と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）による外部知識参照、さらにファインチューニングによる特定のデータセットへの適応を融合させることで、特定の業務や業界に特化した高精度なAIシステムを実現するアプローチです。RAGが外部情報を参照して最新性や事実性を担保する一方で、ファインチューニングはモデル自体を特定のドメイン知識や表現スタイルに最適化し、ハルシネーション（幻覚）の抑制や応答の質の向上に寄与します。親トピックである「LLMのRAG」が外部知識参照による精度向上に焦点を当てるのに対し、このアプローチはRAGの限界（RAG単体での精度不足）を補い、より実践的で信頼性の高いドメイン特化型AIの構築を目指します。

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