取得拡張生成のユースケース

RAG アプローチを使用する際の一般的なユースケースは次のとおりです。

• 検索エンジン – RAG 対応の検索エンジンは、検索結果でより正確でup-to-date注目スニペットを提供できます。

• 質疑応答システム — RAG は質疑応答システムにおける応答の品質を向上させることができます。検索ベースのモデルは、類似度検索を使用して、回答を含む関連するパッセージまたはドキュメントを検索します。次に、その情報に基づいて簡潔で関連するレスポンスを生成します。

• 小売または e コマース – RAG は、より関連性が高くパーソナライズされた製品のレコメンデーションを提供することで、e コマースのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。ユーザー設定と製品の詳細に関する情報を取得して取り込むことで、RAG はより正確で有用なレコメンデーションを顧客に提供できます。

• 産業または製造 – 製造では、RAG は工場の運用などの重要な情報にすばやくアクセスするのに役立ちます。また、意思決定プロセス、トラブルシューティング、組織のイノベーションにも役立ちます。厳格な規制フレームワーク内で運用するメーカーの場合、RAG は、業界標準や規制機関などの内部および外部のソースから、更新された規制やコンプライアンス標準を迅速に取得できます。

• ヘルスケア – RAG は、正確でタイムリーな情報へのアクセスが重要なヘルスケア業界で可能性を秘めています。関連する医療知識を外部ソースから取得して取り込むことで、RAG は医療アプリケーションでより正確でコンテキストに応じた対応を提供できます。このようなアプリケーションは、最終的にモデルではなく呼び出しを行う人間の臨床医がアクセスできる情報を強化します。

• 法的 – RAG は、複雑な法的文書がクエリのコンテキストを提供する合併や買収などの法的シナリオに強力に適用できます。これにより、法律専門家は複雑な規制上の問題を迅速に解決できます。