「RAGとファインチューニング、どちらを選べばいいのかわからない」「聞いたことがあるけれど何が違うのかイメージできない」と感じている方は少なくないでしょう。
どちらも生成AIを自社の業務に合わせて活用するための手法ですが、仕組みや適している用途、コストなどが異なります。
そこで本記事では、
をわかりやすく解説します。「自社にはどちらが合っているのか」と悩んでいる方は、ぜひ最後までご覧ください。
<aside>
「RAGとファインチューニングのどちらを選ぶべきかわからない」「自社の業務に合ったAI活用の方針から相談したい」という方は、リベルクラフトへご相談ください。
リベルクラフトでは、業務課題の整理から最適な手法の選定、設計・構築・運用まで一気通貫で支援しています。
また、自社が保有するデータをもとにAIを構築し、業務フローに合わせた柔軟なカスタマイズにも対応していますので、まずは以下のリンクからお気軽にお問い合わせください。
⇨リベルクラフトへの無料相談はこちら
</aside>
RAGとは（検索拡張生成）、生成AIが回答を出す前に外部のデータベースや文書を検索し、その内容をもとに回答を生成する手法です。
下記のYouTube動画「データサイエンティストが解説！自社向けにAIをカスタマイズする方法」でも触れているように、RAGは、自社のナレッジを生成AIで活用するための代表的な手法として多くの企業で導入されています。
一般的な生成AIは、あらかじめ学習したデータの範囲をもとに回答するため、自社の業務マニュアルや社内規程といった自社固有の情報は、そのままでは参照できません。
RAGは、この課題を解決するための技術であり
などをデータベースとして整備しておくことで、生成AIが必要な情報を検索し回答を生成できるようになります。
以下のYouTube動画では、RAGの概要から自社向けにAIをカスタマイズする方法を紹介していますので、あわせてご覧ください。