外部知識(shí)の活用：検索拡張生成（RAG）とそのツールに深く飛び込む

初期トレーニングデータを超えて、外部知識(shí)をAIモデルに統(tǒng)合する能力は、AIの狀況を変えています。これは、AIシステムが外部情報(bào)に動(dòng)的にアクセスして利用できるようにするため、検索拡張生成（RAG）によって達(dá)成されます。この記事では、人気のあるRAGツールとAIの將來(lái)への影響について説明します。

目次

• ラグとは何ですか？それがどのように機(jī)能しますか？
• 人気のあるRAGツール
  • Notebooklm
  • chatpdf
  • notegpt.io
• 結(jié)論
• よくある質(zhì)問(wèn)

ラグとは何ですか？それがどのように機(jī)能しますか？

RAGは、検索ベースのシステムと生成モデルを組み合わせます。クエリを受信すると、RAGモデルは外部ソース（データベース、ドキュメントなど）から関連情報(bào)を取得します。この取得されたデータは、生成モデルの入力を増強(qiáng)し、より正確でコンテキストを意識(shí)した応答をもたらします。

過(guò)去の購(gòu)入に基づいて衣服を推奨することを検討してください。

1. 過(guò)去の購(gòu)入データ取得：システムは購(gòu)入履歴（アイテムタイプ、ブランド、色など）にアクセスします。
2. スタイルの好み分析：システムは、過(guò)去の選択を分析して、スタイルを理解します。
3. パーソナライズされた推奨事項(xiàng)：関連するアイテムのために現(xiàn)在のコレクションを検索し、関連する最新の提案を提供します。

人気のあるRAGツール

特殊なツールは、さまざまなユースケースのRAGアプリケーション開(kāi)発を簡(jiǎn)素化します。キープレーヤーは次のとおりです。

1. Notebooklm（Google）
2. chatpdf
3. notegpt.io
4. オープンノートブックLM（オープンソース）
5. askyourpdf
6. pdf.ai
7. chatdoc
8. チャット

次の表は、これらのツールの機(jī)能を比較しています。

これらのツールは、テキストベースであろうとビジョンベースであろうと、効率的なAIソリューションを構(gòu)築するための基盤を提供します。

3つの顕著なツールを調(diào)べてみましょう。

1。ノートブックルム

GoogleのGemini 1.5 Proを搭載したNotebooklmは、提供された情報(bào)に基づいてコンテンツを生成し、不正確さを最小限に抑えます。さまざまな入力タイプ（PDF、Googleドキュメント、YouTubeビデオ）をサポートし、要約を作成し、質(zhì)問(wèn)に答え、オーディオコンテンツ（ポッドキャスト）を生成します。

Notebooklmを使用する手順：

1. サインイン： Notebooklmにアクセスし、新しいノートブックを作成します。
2. ソースの追加： Googleドライブからファイルをアップロードしたり、URLを追加する、またはテキストを貼り付けます（最大50リソース）。
3. クエリ：畫(huà)面の下部にある質(zhì)問(wèn)をします。
4. ポッドキャスト生成：オーディオサマリーを生成します。

同様のオープンソースの代替品であるOpen NoteBookLMは、同等の機(jī)能を提供します。

2。CHATPDF

CHATPDFは、PDFドキュメントとの會(huì)話の相互作用を有効にします。 PDFをアップロードし、ドキュメント全體を読むことなく情報(bào)を抽出するように質(zhì)問(wèn)します。

3。Notegpt.io

notegpt.ioは、要約、メモを取り、ドキュメントの相互作用のための汎用性の高いツールです。要約と質(zhì)問(wèn)に応答するために、ファイル、貼り付けURL、または入力テキストをアップロードします。

結(jié)論

RAGは、外部の知識(shí)にアクセスして利用するAIの能力を変えています。 Notebooklm、chatpdf、notegpt.ioなどのツールは、RAGアプリケーションの開(kāi)発を簡(jiǎn)素化し、さまざまなタスクで効率的で高性能なAIモデルを可能にします。將來(lái)は、さらに洗練されたぼろきれのツールが出現(xiàn)する可能性があります。

よくある質(zhì)問(wèn)

Q1。ラグツールとは何ですか？ RAGツールは、コンテキストに関連する応答のために、情報(bào)検索と生成AIを組み合わせたアプリケーションです。

Q2。カスタムラグシステムをサポートするフレームワークは何ですか？人気のあるフレームワークには、Langchain、Intel LabのFastrag、Haystack、Llamaindexが含まれます。

Q3。 Notebooklm vs. Open NoteBooklm？ Notebooklm（Google）はGemini 1.5 Proを使用しますが、Open NotebooklmはLlama 3.1 405bを使用したオープンソースの代替品です。

Q4。ラグツールはポッドキャストを生成できますか？はい、Notebooklmやnotegpt.ioのように、この機(jī)能を提供しています。

Q5。どのファイル形式がサポートされていますか？通常、RAGツールはPDF、Googleドキュメント、URL、ビデオ、およびオーディオファイルをサポートしています。

Q6。ラグ対llms？ RAGは、コンテキストを改善するために外部データを使用してLLMを補(bǔ)強(qiáng)しますが、LLMは事前に訓(xùn)練された知識(shí)のみに依存しています。

以上がRAGアプリケーション用の8つの人気ツールの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。