生成型リトリーバー
生成型リトリーバーは、検索拡張生成(RAG)アーキテクチャ内の高度なコンポーネントです。これは単純なキーワードマッチングを超え、大規模なナレッジベースから最も関連性が高く、文脈的に豊かなドキュメントやデータスニペットをインテリジェントに検索し、大規模言語モデル(LLM)に入力します。「生成型」という側面は、検索プロセス自体、またはその後の統合が、単なる生のポインターではなく、高品質で合成されたコンテキストを生成するように設計されていることを意味します。
従来のLLMは、学習したデータに制約されており、知識のカットオフや潜在的なハルシネーション(幻覚)を引き起こします。生成型リトリーバーは、LLMを独自の、最新の、またはドメイン固有の情報に「グラウンディング(根拠付け)」することでこれを解決します。このグラウンディングにより、LLMの出力が事実に基づき、検証可能であり、ユーザーのクエリに直接関連していることが保証され、エンタープライズAI導入における信頼性と精度が大幅に向上します。
このプロセスは通常、いくつかの段階を含みます。
この技術は、検索拡張生成(RAG)、ベクトルデータベース、セマンティック検索、知識グラフ統合と本質的に関連しています。