RAGの目的を選ぶ

RAGは毎回の再訓練ではなく、検索結果を入力コンテキストへ追加する方式である。

RAGは毎回の再訓練ではなく、検索結果を入力コンテキストへ追加する方式である。

問題の条件では、モデルのすべての重みを毎回ゼロから再学習するが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。

機密情報の無制限表示はRAGの目的ではなく、アクセス制御が必要である。

機密情報の無制限表示はRAGの目的ではなく、アクセス制御が必要である。

問題の条件では、暗号鍵を検索結果として利用者へ表示するが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。

RAGは検索結果を生成モデルの回答コンテキストとして利用する。

RAGは検索結果を生成モデルの回答コンテキストとして利用する。

問題の条件では、回答の生成を行わず、単なるファイル一覧だけを返すが担う対象と、ほかの選択肢が担う対象を分けて考える。