2024 年は、人工知能テクノロジーにとって革命の年となるでしょう。 「検索拡張生成」、 友人のために RAG。これが何を意味するかを理解するには、対話機能でよく知られている ChatGPT のようなモデルについて考えてみましょう。 RAG はこれらのプログラムをより高いレベルに引き上げ、あたかも百科事典やデータベースをリアルタイムで参照して、より正確で詳細な答えを提供できるかのように、外部ソースから情報を「引き出す」ことができるようにします。
それはどういう意味ですか？これは、私たちがこれらのシステムに話しかけると、その「デジタル脳」に基づいた答えを受け取るだけでなく、世界中から正確で最新の情報を受け取ることを意味します。そしてそれはこの分野にさらなる革命をもたらすでしょう。 ラグ検索拡張生成、紳士諸君。名前を覚えておいてください。
RAG が企業と人々に与える影響
RAG の出現は、企業と消費者の両方に大きな影響を与えます。 企業向けは、高度な言語モデルを独自のデータベースや特定の知識と統合できることを意味し、顧客とのやり取りやプロセスの自動化において前例のない効率と効果をもたらします。 消費者向け、リアルタイムで関連性のある最新情報を提供できるチャットボットと仮想アシスタントのおかげで、より豊かでパーソナライズされたデジタル エクスペリエンスが実現します。
2024 年には、3 つの基本的な「旗手」が出現します。
1. コードレスシステム
コーディングスキルを必要とせず、RAG を使用する AI システムがブームになるでしょう。 ChatGPT のコンシューマ バージョンは、2024 年に最も人気のあるものの XNUMX つになると予想されます。これらのシステムにより、技術的なスキルを持たない人でも複雑な生成 AI 機能を構築できるようになり、参入障壁が打ち破られ、高度な AI テクノロジーへのアクセスが民主化されます。
2. API RAG
RAG API (以下で提供される API など) OpenAIは、ユーザーまたは Web サイト固有のデータを使用して、生成的で洗練された AI チャットボット機能を作成する機能を企業に提供します。これにより、AI アプリケーションの開発が大幅に簡素化され、これらのプロジェクトにさらに幅広いユーザーがアクセスできるようになります。
3. RAG ワークフロー
Salesforce や Zoho などのクラウド プラットフォームはすでに RAG API に基づいたワークフローを統合しており、アカウント レベルのデータへのアクセスや、新しい高効率ワークフローの作成が容易になっています。これにより、PDF ドキュメントの生成からユーザー エクスペリエンスのパーソナライズに至るまで、さまざまなアプリケーションで AI コンテンツを動的に生成する新たな可能性が開かれます。
実用的な使用例
1. 個別の顧客サポート
保険会社が RAG ベースのチャットボットを導入していると想像してみましょう。顧客は、自然現象による損害が発生した場合の保険の補償範囲について問い合わせることができます。 RAG を使用するチャットボットは、質問を理解するだけでなく、顧客の保険契約固有の情報や地域の自然現象に関する最近のデータも活用して、パーソナライズされた詳細な応答を提供します。
2. 企業向けのリアルタイム意思決定支援
データに基づいたマーケティング上の迅速な意思決定を行う必要がある企業を考えてみましょう。 RAG システムは、大量の販売データ、顧客からのフィードバック、市場動向をリアルタイムで分析し、最新かつ最も関連性の高いデータに基づいた推奨事項を提供し、管理者が情報に基づいたタイムリーな意思決定を行えるように支援します。
3. 個別の個別指導
RAG ベースの教育アプリケーションは、生徒にパーソナライズされた学習支援を提供できます。たとえば、歴史を勉強している学生は、第一次世界大戦の原因について詳しく尋ねるかもしれません。 RAG システムは、最新かつ正確な歴史的資料を利用して、歴史的データと専門家の分析によって強化された詳細な説明を提供し、学生に最適な言語でそれを提示することができます。
4. 健康管理および医学的アドバイス
医療分野では、RAG を使用して個別の医療アドバイスを提供できます。ユーザーは、RAG を使用してアプリケーションに症状を説明することができ、アプリケーションは RAG を使用して医療データベースや臨床研究を参照し、ユーザーの病歴や実施された最新の医学研究を考慮して、考えられる診断を提供したり、医師の診察が必要な場合にアドバイスを提供したりできます。医療現場での即興検索の苦痛にさらされることはありません。
5. 予期せぬ出来事の管理を伴う旅行および旅程の計画
オンライン旅行代理店は RAG を使用して、顧客にパーソナライズされた旅行旅程を提供できます。 RAG システムは、顧客の好み、現在の気象状況、地域のイベントに基づいて、顧客の期待と関心に正確に一致する目的地、アクティビティ、旅行の推奨事項を提案します。予算や状況の突然の変化に適応するために、「その場で」段階を変更しようとすることさえあります。
6. 高度な財務分析とレポート作成
金融業界では、RAG を使用してカスタム分析とレポートを生成できます。投資家は現在の株式市場の傾向の分析を求めるかもしれません。 RAG を使用すると、システムはリアルタイムの市場データ、財務レポート、専門家の分析を利用して最新かつ詳細な概要を提供し、投資家が情報に基づいた投資決定を行うのを支援します (そして、市場のパフォーマンスを何らかの形で予測することもできます)。 。
7. ビジネスワークフローの自動化
RAG は、ビジネス ワークフローの自動化と最適化にも使用できます。として？たとえば、製造会社では、RAG システムがサプライ チェーン データをリアルタイムで監視し、潜在的な問題を予測して修正措置を提案することで、生産を最適化し、ダウンタイムを削減できます。
私のものは、検索拡張生成がどのようにさまざまな分野を変革し、パーソナライズされたソリューション、正確な情報、リアルタイム データに基づく意思決定を提供できるかを示す例のほんの一部です。
要約: 2024 年は RAG の年になる
2023 年には高度な言語モデルに対する熱意が高まっていましたが、まだ本番のリハーサルが行われているだけでした。 2024 年は、実用的なアプリケーションとエンドユーザーのメリットが飛躍的に増大する年となることが予想されます。 RAG は、私たちが AI と対話する方法を変えるだけでなく、ビジネスと個人の両方の場面で可能性の新たな地平を切り開きます。
RAG の約束は、AI を未知の領域に導くことです。そこでは、テキストをインテリジェントに生成する能力だけでなく、進化し続けるデータの世界に基づいて情報を提供し、適応する能力も重要です。 2024 年は、人工知能が私たちの周囲の世界を真に理解し始めた年として記憶されるでしょう。
