LLM(大規模言語モデル)に自社データを活用する。（RAG）

RAGとは、LLMが事前学習していない情報（社内にあるドキュメントやWEBの最新情報）を検索して、その内容をLLMに加えることで回答の精度を高める手法です。

例えば社内の有給休暇の申請方法を知りたいとします。
当然LLMはそんなことは知りませんのでそれっぽい嘘を返します。（AIがそれっぽい嘘を返すことをハルシネーションといいます。）

しかし、RAGという技術を用いれば正しい答えが返ってきます。

具体的にRAGはどのような業務に活用できるのでしょうか？

• 社内ナレッジベースの検索や要約
• カスタマーサポートやコールセンターの品質向上
• 顧客からの質問に回答するチャットボット
• 記事やレポート、商品説明などのコンテンツの生成

などなど、挙げればきりがありませんが、社内データや外部のデータを利用できるという点で通常のLLMに比べて活用の範囲が広がります。

今回は、社内情報をLLMに利用するRAGについてご紹介しました。

RAGを活用することにより、業務改善や生産性の向上が見込まれます。

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