大規模モデルは、さまざまな人間の領域に精通したスーパーエキスパート。

しかし、その限界は、個人特有の情報を知らないこと。

そのようなデータはプライベートであり、オンラインでは入手できないため、事前に学習することはできない。

たとえば、このスーパーエキスパートをあなたの個人的な財務アドバイザーとして雇う場合、質問に答える前に、投資記録や家族の支出を確認する必要がある。

この個人情報があってこそ、テーラーメイドのプロフェッショナルなアドバイスを提供できる。

これこそがRAGシステムの機能。

大規模モデルに不足している外部知識を装備し、質問に答える前に答えを見つけることができるようにする。

RAGシステムの本質は、外部知識の検索にある。

専門家が正確な財務アドバイスを提供する能力は、必要な情報へのアクセスにかかっている。

投資記録の代わりに、家族の減量計画などの無関係なデータが検索された場合、最も熟練した専門家でも効果がない。