生成AIパスポート 第1回 AIエージェント 問3(全12問)
RAGを提案した論文(2020年)で説明されている構成として、適切なものを1つ選びなさい。
不適切。それは通常の言語モデルで、RAGはパラメータの外にある知識を検索して使う。
不適切。これはGANの説明である。
不適切。RAGでは検索器(リトリーバー)が関連する文書を自動で探してくる。
適切(これが正解)。RAGは、事前学習済みのseq2seqモデル(パラメトリックメモリ)と、Wikipediaの密ベクトル索引(ノンパラメトリックメモリ)を、事前学習済みの検索器で組み合わせる。
選択肢を押すと答え合わせができます。
論点
生成AIパスポート » AIエージェント » RAGの仕組み(ベクトルデータベース・チャンク分割)
正解
4
解説
今のRAGでは、文書をチャンク(かたまり)に分け、埋め込み(Embedding)でベクトルにしてベクトルデータベースに入れておく。質問もベクトルにして意味の近いチャンクを探し(意味的検索)、それをプロンプトに入れて回答させる。