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EmbedingとRAGはどう違いますか?

Emmbedingはテキストを高次元ベクトル化すること。
RAGとは、データソースから取得した情報をベースにLLMが回答を生成する手法。
両者は全く別のものです。

ただし、両者を組み合わせることで、「ベクトルデータベースを利用したRAG」を構築することが可能です。
ベクトルデータベースを利用すれば、Embeddingによって高次元ベクトル化されたデータを格納することで、類似度検索エンジンを構築することができます。
RAGにおいて、データソースはあらゆるパターンがありますが、ベクトルデータベースを利用するやり方が現在とてもポピュラーになっています。

より詳しく知りたい方は、こちらからご相談ください。

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