リトリーバーアウグメントジェネレーション

リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）は、自然言語処理の分野におけるタスクで、リトリーバルモデルと生成モデルの長所を組み合わせています。RAGは、大規模なコーパスから関連する文書や文章を選択するためにリトリーバルシステムを使用し、その後、選択された情報に基づいて応答を生成するために生成モデル（通常はニューラル言語モデル）を用います。このアプローチは、オープンドメインの質問応答、知識駆動型対話、要約などのタスクにおいて、生成テキストの精度と一貫性を向上させます。外部情報の効果的な統合により、記憶された知識への依存を減らし、最新の情報や特定のドメインの情報を基にした応答品質の向上を実現します。RAGシステムの性能は、通常、精度、再現率、F1スコア、BLEUスコア、完全一致率などの指標で評価されます。