キーワード解説

RAG（検索拡張生成）を用いた専門領域向けLLM開発の舞台裏と精度向上策

「RAG（検索拡張生成）を用いた専門領域向けLLM開発の舞台裏と精度向上策」とは、大規模言語モデル（LLM）が持つ一般的な知識に加え、特定の専門領域の最新情報や社内データなどを外部データベースから検索・取得し、その情報を基に回答を生成する技術、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を応用して、特定分野に特化したLLMを開発し、その精度を高めるための手法や課題、工夫を指します。一般的なLLMは学習データにない最新情報や専門知識に弱点がありますが、RAGを導入することで、LLMが「幻覚」（Hallucination）を起こすリスクを低減し、より正確で信頼性の高い情報を生成できるようになります。特に医療、法律、金融といった専門知識が求められる分野において、企業のAI活用やスタートアップのLLM開発では、このRAGの導入が不可欠であり、その実装の舞台裏や精度向上のための具体的なアプローチが重要なテーマとなっています。

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