検索拡張生成

RAGには2段階あります。検索ではヘルプ記事、ポリシー、商品データ、過去の会話などから質問に最も関連する箇所を探します。キーワード、意味に基づくベクトル検索、または両方を使えます。生成では、その箇所を言語モデルに渡し、根拠にした回答を書かせます。 利点： モデルが事業の情報を記憶している必要はありません。記事の更新が今後の回答を更新し、出典も示せます。品質は内容に依存し、古い記事や矛盾する記事は悪い回答につながります。