AI技術
検索拡張生成(RAG)
検索拡張生成(RAG)は、生成AIモデルが特定のソース(例えばウェブサイト)から新しい外部データを取得してから回答を生成することを可能にするフレームワークです。LLMの凍結されたトレーニングデータとリアルタイムの事実のギャップを埋め、構造化データをライブナレッジベースとして扱うことで幻覚を減らし、精度を向上させます。
AI技術
地理学
リアルタイムデータ
なぜRAGがAI搭載検索に不可欠なのか
標準的なLLMは過去にとらわれており、トレーニングデータには期限があり、現在の在庫や価格、製品の更新状況を知ることはできません。RAGはAIエージェントがリアルタイムであなたのウェブサイトから情報を積極的に取得できるようにすることでこれを解決します。JSON-LDスキーマはこの取得システムの「API」として機能します。ユーザーがAIアシスタントに製品について尋ねると、RAGは実際のデータベースを確認し、誤った情報や誤った情報を幻覚にするのではなく、正確で最新の情報で応答できるようにします。これは、eコマース、SaaSプラットフォーム、そしてデータが頻繁に変化するあらゆるビジネスにとって不可欠です。
静的LLMとRAG駆動システムの比較
アスペクト
なし
リトリーバル・アグメンテッドと共に
データの新鮮さ
トレーニングデータ(数ヶ月/数年前)に限定されています
ウェブサイトからライブデータを取得
価格の正確さ
推測するか、「わからない」と言うか
データベースから現在の価格を取得します
在庫状況
リアルタイムの在庫レベルは確認できません
返信する前にインベントリAPIを問い合わせてください
幻覚のリスク
ハイ - ギャップを埋めるために情報をでっち上げる
低い - 取得した事実のみで応答します
現実世界の影響
以前
現在のアプローチ
📋 シナリオ
顧客がChatGPTにiPhone 15の価格について質問
⚙️ 起こること
AI:「最新の価格情報は持っていません」
📉
事業への影響
お客様が手作業で Apple.com を確認しに出かけます
その後
最適化された解
📋 シナリオ
同じ質問は、RAGシステムがAppleのJSON-LDをチェックする際のことです
⚙️ 起こること
AI:「iPhone 15は現在799ドルで Apple.com」
📈
事業への影響
顧客は即座に回答を受け取り、引用リンクをクリックします