RAGのNLPにおける検索と生成の統一的な革新的アプローチ

『RAGのNLPにおける検索と生成を統合する革新的手法』

イントロダクション

AIの急速に進化する領域に、ゲームチェンジングなイノベーションが登場し、機械が人間の言語と関わる方法を再構築しています。それが、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。RAGは単なるテックの流行語ではありません。それは人機コミュニケーションを革命化しています。我々と一緒にRAGの秘密を解き明かし、その応用とAIへの深い影響を探求しましょう。RAGはNLPの最前線に位置し、リトリーバルとジェネレーションをシームレスに統合することで、機械が人間の言語を把握し、相互作用する能力を向上させています。

学習目標

リトリーバルベースとジェネレーションベースのモデルの基礎的な概念を理解する（NLP）、それによる応用、違い、類似点。
NLPにおける純粋なリトリーバルまたはジェネレーションモデルの制限を分析し、実世界の例を探求する。
リトリーバルとジェネレーションモデルの統合の重要性を認識し、この統合が必要なシナリオを理解する。
リトリーバル拡張生成（RAG）アーキテクチャに深く入り込み、その構成要素を理解する。
RAGの実装における実践的なスキルを開発し、埋め込みの生成や透明性と正確性の側面を理解する。

この記事はData Science Blogathonの一部として掲載されました。

リトリーバルとジェネレーションの理解

リトリーバルベースとジェネレーションベースのモデルとその主な違いと類似点、自然言語処理におけるアプローチについて探求しましょう。

リトリーバルベースのNLPモデル

NLPのリトリーバルベースモデルは、入力クエリに基づいて事前に定義された応答セットから適切な応答を選択するように設計されています。これらのモデルは、入力テキスト（質問またはクエリ）を事前に定義された応答のデータベースと比較します。システムは、入力と保存された応答との類似度をコサイン類似度や他の意味的マッチング手法を使用して測定し、最適な応答を特定します。リトリーバルベースモデルは、質問応答などのタスクに効率的であり、応答がしばしば事実ベースで整理された形式で利用可能な場合に適しています。

ジェネレーションベースのNLPモデル

一方、ジェネレーションベースのモデルは、ゼロから応答を作成します。これらのモデルは、しばしばニューラルネットワークに基づく複雑なアルゴリズムを使用して、人のようなテキストを生成します。リトリーバルベースモデルとは異なり、ジェネレーションベースモデルは事前に定義された応答に依存しません。代わりに、入力に提供された文脈に基づいて次の単語や単語のシーケンスを予測することで、応答の生成を学習します。この新しい、文脈に即した応答を生成する能力により、ジェネレーションベースモデルは非常に多目的であり、クリエイティブなライティング、機械翻訳、対話システムなど、多様で文脈豊かな応答が必要なタスクに適しています。

主な違いと類似点

要約すると、リトリーバルベースモデルは、事前に定義された応答が利用可能であり、速度が重要なタスクで優れています。一方、ジェネレーションベースモデルは、創造性、文脈認識、多様でオリジナルなコンテンツの生成が必要なタスクで輝きます。RAGなどのモデルでこれらのアプローチを組み合わせることは、両方の手法の長所を活用してNLPシステムの総合的なパフォーマンスを向上させるバランスの取れた解決策を提供します。

純粋なリトリーバルまたはジェネレーションモデルの制限

人間と機械の会話がますます洗練される中で、人工知能のダイナミックな世界では、リトリーバルベースとジェネレーションベースの2つの主要なモデルが主役となっています。これらのモデルにはそれぞれ長所がありますが、制限もあります。

限定された文脈理解

リトリーバルモデルは既存の応答に依存しており、会話の文脈を深く理解する能力に欠けることがよくあります。一方、ジェネレーションモデルは文脈的に関連する応答を生成する能力を持っているものの、リトリーバルモデルが提供できる特定の真実情報へのアクセスが制限される場合があります。

反復的で一般的な応答

応答モデルの固定されたセットにより、取得モデルは同じ問い合わせに類似した回答を提供することがあります。適切なデータセットがない場合、生成モデルは一般的なまたは意味不明な応答を生成する可能性があります。特にトレーニングデータがさまざまなシナリオをカバーしていない場合は、この問題がより顕著に現れます。

曖昧さの対処

曖昧な問い合わせは、取得モデルが効果的に文脈を切り分けることができないため、非最適なまたは正確でない応答に結びつくことが多いです。曖昧な問い合わせの処理には、生成モデルによる文脈の微妙な理解力が必要です。ただし、これはトレーニングデータが充分でない場合には困難な課題となる可能性があります。

伝統的なNLP手法の制約を示す現実世界の例

技術の進展と期待の高まりに伴い、これらの手法は実世界の会話の複雑さを処理する能力の制約を示し始めています。伝統的なNLP手法が直面する課題を明らかにする現実世界の例について探ってみましょう。NLP

カスタマーサポートチャットボット	言語翻訳	医療診断システム	教育用チャットボット
取得ベースのチャットボットは一般的な問い合わせに対して事前に定義された応答を提供することができますが、ユニークまたは複雑な問題に直面すると困難になり、顧客が不満を抱く原因となることがあります。	生成ベースの翻訳モデルは、文全体の文脈を無視して単語ごとに翻訳することがあります。これは特に慣用表現に関しては正確な翻訳を行わず、読者に混乱を引き起こす可能性があります。	取得モデルは最新の医学的研究や進歩を組み込む能力に欠けるため、時代遅れの情報や正確でない情報を提供する可能性があります。	生成モデルは、複雑な概念のステップバイステップの説明を生成することに苦労する場合があり、学生の学習経験を妨げることがあります。
顧客がチャットボットの事前定義された応答範囲外の具体的な技術的な質問をすると、一般的で有益ではない返答が表示されます。	フレーズ「kick the bucket」を他の言語に逐語的に翻訳すると、その慣用的な意味が伝わらず、読者が混乱することがあります。	患者の症状が古いデータベースのエントリーに一致する場合、システムは正確でない診断や治療を提案することがあります。	学生がチャットボットに複雑な数学の定理を説明するように頼むと、生成される応答が明確でないか、必要なすべてのステップをカバーしていない可能性があり、混乱を引き起こします。

例における制約

これらの制約を理解することは、RAGなどの高度なNLPモデルの開発にとって重要です。RAGは取得と生成のアプローチの強みを統合することでこれらの課題に対処し、特に効果的かつ魅力的な人間-コンピューターの相互作用の道を開いています。

取得と生成の結合の必要性

チャットボットとの会話が文脈に富んでいるだけでなく、個々のニーズに合わせたものになる世界を想像してみてください。RAGは取得と生成の手法を結合することで、このビジョンを実現します。対話型の対話では、文脈が重要です。

RAGは、応答が関連性があると同時に多様で魅力的であることを確保し、顧客サービスや仮想アシスタントアプリケーションなどのシナリオにおけるユーザーエクスペリエンスを向上させます。RAGは、個々のユーザーのニーズに合わせた情報を提供することで、パーソナライズされた応答を実現し、最新のデータが包括的に提示されることで、ダイナミックな情報取得を可能にします。

取得と生成の結合により恩恵を受けるアプリケーション

知識ベースからの事実情報とリアルタイムで生成されるカスタムの説明を組み合わせて教育プラットフォームをシームレスに展開します。
関連データを取得し、創造的なコンテンツを生成するコンテンツ作成ツールを視覚化します。
患者の経歴（取得）と文脈的に正確な診断報告書（生成）を統合することで、精確なアドバイスを提供する医療診断システムを思い浮かべます。
法律相談チャットボットは、法的データの取得と明確かつ理解可能な説明の結合により、複雑な法的用語を理解可能な言語に翻訳します。
インタラクティブなストーリーテリングプラットフォームやビデオゲームは、ユーザーの対話に基づいて事前定義されたストーリー要素と動的に生成されるストーリーを組み合わせることで、没入感とエンゲージメントを高めます。

RAGとのギャップを埋める

RAGの情報の正確な検索と創造的なコンテキストに適した生成能力は、さまざまな分野を変革します。RAGの世界では、チャットボットは単に答えを提供するだけでなく、意味のある、個別のインタラクションを提供します。教育体験はダイナミックで個別化されたものになります。コンテンツの作成は事実と創造性を融合させた芸術になります。医療相談は正確かつ共感的になります。法的助言はアクセス可能で理解しやすくなります。インタラクティブなストーリーやゲームは没入型の冒険に進化します。

RAGのアーキテクチャ

検索拡張生成（RAG）システムの複雑な設計では、情報を提供するだけでなく、深く魅力的な応答を生成するために、慎重に策定されたステッププロセスが展開されます。このプロセスを解明しましょう。検索と生成がシームレスに協力し、意味のあるインタラクションを作り出します。

検索フェーズ

RAGの機能の核心には、検索フェーズがあります。この段階では、システムは広範なデータベースや文書のコレクションにアクセスし、ユーザーのクエリに関連する最も適切な事実や節を細心の注意を払って検索します。一般的な問い合わせのためにインデックス付きのウェブページを検索するか、カスタマーサポートのような特定のドメインのために制御されたマニュアルや記事を参照するかに関わらず、RAGは関連する外部知識の断片を巧みに抽出します。これらの情報の一部は、会話の文脈を豊かにするために、ユーザーのオリジナルの入力とシームレスに統合されます。

生成フェーズ

拡張された文脈を持つシステムは、生成フェーズに優雅に移行します。言語モデルが活動を開始し、拡張されたプロンプトを入念に分析します。それは回収された外部情報と内部で訓練されたパターンの両方を巧みに参照します。このデュアルリファレンスシステムにより、モデルは人間の会話を模倣しながら正確で自然な流れのある応答を作り出すことができます。その結果、取得したデータをシステム固有の言語的な巧みさにシームレスに統合した洞察力のあるコンテキストに即した回答が得られます。

このリトリーブとジェネレーションの共同作業から生まれた最終的な応答には、情報の取得元へのリンクがオプションで添付されることもあります。これにより、応答の信憑性が向上し、ユーザーは提供された情報の出所を探求することができ、信頼と理解を促進することができます。

要するに、RAGシステムは情報の検索能力と創造的な言語の使用の力を組み合わせて、正確かつ魅力的な応答を提供し、技術とのインタラクションを知識豊かな友人との会話のように感じさせます。

RAGはどのように動作するのですか？

RAGは、ドキュメントやデータベースなどの外部データソースのコンテキストでユーザーの入力を豊かにします。

最初に、ユーザーのクエリや情報はベクトル埋め込みと呼ばれ、数値値埋め込み言語モデルに変換されます。これらの埋め込みはベクトル格納庫に整理されます。ここで、関連性の検索はユーザーのクエリ埋め込みを比較することによって行われます。見つかった関連の文脈は、元のユーザープロンプトに追加され、全体の文脈が向上します。基本的な言語モデルは、この豊かなコンテキストを利用してテキスト応答を作成します。さらに、ベクトル格納庫の情報を別々に更新するための独自のプロセスを確立することもできます。

リトリーブコンポーネント

RAGの最初のステップはリトリーブです。専用のアルゴリズムやAPIを使用して、RAGはデータセットや知識ベースから関連する情報を取得します。以下はAPIを使用してリトリーブを行う基本的な例です。

import requestsdef retrieve_information(query):    api_endpoint = "https://example.com/api"    response = requests.get(api_endpoint, params={"query": query})    data = response.json()    return data

拡張コンポーネント

情報を取得した後、Ragはそのコンテキストを豊かにするためにそれを拡張します。拡張には、エンティティ認識、感情分析、または単純なテキスト操作などの技術を使用することができます。以下はNLTKライブラリを使用した基本的なテキスト拡張の例です:

import nltkdef augment_text(text):    tokens = nltk.word_tokenize(text)    augmented_tokens = [token.upper() for token in tokens]    augmented_text = " ".join(augmented_tokens)    return augmented_text

生成コンポーネント

最後のステップでは、取得および拡張された情報に基づいて自然言語の応答を生成します。これは通常、事前に訓練された言語モデルを使用して行われます。以下は、Hugging FaceのTransformersライブラリを使用した例です:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizerdef generate_text(prompt):  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")  model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")  inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")  outputs = model.generate(inputs, max_length=100, num_return_sequences=1)  generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)  return generated_text

RAGのコンポーネントは何ですか？

リトリーバルオーグメンテーションジェネレーション（RAG）システムの複雑な領域では、効果的な実装のために慎重に編成されたコンポーネントのシンフォニーが不可欠です。我々は、変革的な対話体験のために検索と生成をシームレスに統合するためのバックボーンを形成するこれらのコア要素を分解してみましょう。

言語モデル

GPT-3などの事前学習済みの言語モデルは、どのRAGのセットアップにおいても中心的な役割を果たします。これらのモデルは、卓越した言語理解と合成能力を持ち、魅力的で一貫した対話型の対話を実現するためのエンジンです。

ベクトルストア

ベクトルストアは検索プロセスの中心に位置し、文書の埋め込みを保存するデータベースです。これらの埋め込みは、関連するコンテキスト情報を迅速に特定するユニークな署名として機能します。関連データの迅速で効率的な検索を可能にする広範なリポジトリと考えてください。

リトリーバーモジュール

リトリーバーモジュールはゲートキーパーとして機能し、ベクトルストアを利用して意味的なマッチングを行います。高度なニューラルリトリーバルテクニックを使用して、このコンポーネントは迅速にドキュメントやパッセージをふるい分けてプロンプトを強化します。その強みは、最も関連性の高い情報を迅速に特定する能力にあります。

エンベダー

ベクトルストアを埋めるために、エンベダーは重要な役割を果たします。このコンポーネントはソースドキュメントをベクトル表現にエンコードし、リトリーバーが理解できる形式に変換します。BERTなどのモデルは、テキスト情報を効率的に処理するためにテキスト情報を抽象的なベクトル形式に変換するために特別に設計されています。

ドキュメントインジェスション

裏舞台では、堅牢なパイプラインが活躍します。これらのパイプラインはソースドキュメントを読み込み、前処理を行い、管理可能な断片やパッセージに分割します。これらの処理されたスニペットはエンベダーに供給され、情報が構造化され効率的な検索のために最適化されるようにします。

これらのコアコンポーネントを調和させることで、RAGシステムは言語モデルを幅広い知識リポジトリに深く入り込ませることができます。この複雑な相互作用を通じて、これらのシステムは単なる対話から情報と創造性の深い交換へと変革し、人間とコンピュータのコミュニケーションの景色を一新します。

大規模言語モデルのためのRAG

人工知能の広大な領域で、革命的なアプローチが現れ、機械がどのようにコミュニケーションをとり、人間の言語を理解するかを変革しています。リトリーバルオーグメンテーション、またはRAGは、テックワールドにおける単なる別の頭字語ではありません。これは、大規模言語モデル（LLM）の優れた能力と実世界の知識の豊富さを結びつけ、AIの対話の正確性と透明性を高める画期的なフレームワークです。

テキストは訓練データの中で見つかったパターンを使用して事前学習済みの言語モデルによって生成されます。RAGは、頻繁に情報をバインディングし、最新の知識を取得することでその能力を向上させます。エンコードされたパターンだけに頼るのではなく、実際のデータに基づいて言語モデルの予測を行います。

RAGの実装：コードデモ

NLPでのRAG（リトリーバルオーグメンテーションジェネレーション）の旅の前のセクションでは、この革新的なアプローチの背後にある理論について詳しく調査しました。さて、次は、いくつかのコードを実際に手を動かしてみる時です。

ステージの設定：ライブラリとツール

私たちは、Hugging Face Transformersライブラリを使用します。これは、事前学習済みモデルとNLPツールの宝庫です。まだインストールしていない場合は、次のコマンドでインストールできます。

pip install transformerspip install torch

ステップ1：ライブラリのインポート

必要なライブラリをインポートして始めましょう。transformersからpipelineモジュールをインポートして、事前学習済みモデルとテキストの生成に簡単にアクセスできるようにします。

from transformers import pipeline

ステップ2：RAGモデルのセットアップ

では、RAGモデルのセットアップを行いましょう。テキスト2テキスト生成タスクでパイプライン関数を使用して、RAGモデルを開始します。

rag_pipeline = pipeline("text2text-generation", model="facebook/rag-token-base",           retriever="facebook/rag-token-base")

このコードでは、FacebookのRAGモデルを使用しており、リトリーバとジェネレータが1つの強力なパッケージとして組み合わさっています。

ステップ3：リトリーバルメソッドの統合

RAGの最もエキサイティングな側面の一つは、生成前にリトリーバルを行う能力です。これを実証するために、RAGモデルが関連情報を取得するためのサンプルコンテキストとクエリを設定しましょう。

context = "アルベルト・アインシュタインは、現代物理学の2つの柱の1つである相対性理論を開発したドイツ生まれの理論物理学者です。"query = "相対性理論とは何ですか？"

ステップ4：RAGを使ったテキストの生成

提供されたコンテキストとクエリに基づいて、RAGモデルを利用してテキストを生成しましょう。

generated_text = rag_pipeline(query, context=context)[0]['generated_text']print("生成されたテキスト：")print(generated_text)

RAGによる透明性の促進とLLMホールシネーションの回避

Retrieval Augmented Generation（RAG）は、ファクトチェッカーおよびストーリーテラーのような役割を果たし、AIが質問に応答する際に事実を作り出さないことを保証します。以下がその動作方法です：

実世界のコンテキストの提供

質問をした場合、RAGは答えを推測する代わりに、実世界の情報源で正確な情報を確認します。これにより、伝えられる情報が実際の知識に基づいていることが保証され、応答が信頼性のあるものになります。

検証のための情報源の引用

RAGは単に答えを提供するだけではありません。情報の出典も提示します。エッセイの参考文献のようなイメージです。これにより、事実をダブルチェックでき、情報が正確で信頼性のあるソースから得られていることを保証できます。

誤った情報の防止

RAGは情報をでっちあげません。検証された事実に基づいて物語を作り出したり、誤った情報を提供したりすることは避けます。これにより、応答が真実であり、誤解を招かないことが保証されます。

情報の最新化

RAGは常に最新の情報を提供するために、常に更新されたライブラリにアクセスできるイメージです。古くなったり関連性のない詳細を回避します。これにより、質問に対して常に最新かつ関連性の高い回答を得ることができます。

RAGのための埋め込みの生成

RAGに適切な知識を組み込む際に重要なのは、埋め込みの生成です。これらの埋め込みは、テキストのコンパクトな数値表現であり、RAGが正確に理解し、応答するために必要不可欠です。以下がこのプロセスの動作方法です：

外部ドキュメントのエンコード

外部ドキュメントを広大な図書館の本と考えてください。RAGはこれらのドキュメントをBERTのような特殊なモデルを使用して、数値ベクトルに変換し、理解するための手段を提供します。これらのベクトルは、モデルがテキストの意味を理解できるように、テキストの意味を捉えます。コンピュータが理解できるように、書籍全体を特定の言語に翻訳するようなイメージです。

事前学習済み言語モデル

RAGは、BERTやRoBERTaのような強力な言語モデルを使用します。これらのモデルは人間の言語の微妙なニュアンスを理解するために事前に訓練されています。これらのモデルにドキュメントを入力することで、RAGは各ドキュメントに対して固有の数値表現を作成します。たとえば、ドキュメントがパリに関するものである場合、これらのモデルはその情報の本質をベクトルにエンコードします。

特定のトピックに合わせた埋め込みの調整

RAGは、これらの言語モデルを特定のトピックに適応させることで、埋め込みをより正確にするために調整します。クリアな受信を得るためにラジオ局を調整するイメージです。RAGは、旅行ガイドなど特定の主題に関連するドキュメントでBERTを訓練することで、特定のトピックに特化した埋め込みを作成します。例えば、休暇や旅行に関連するクエリに対応するためです。

カスタムオートエンコーダーモデル

RAGは、カスタムオートエンコーダーモデルを訓練することもできます。このモデルは、テキスト内の独自のパターンを理解することで、ドキュメント全体を数値ベクトルに翻訳する学習を行います。これは、コンピューターに読んで要約することを教えるようなものであり、情報をAIが処理できる形式にするために使用されます。

シンプルな集約関数

RAGは、TF-IDF重み付き平均化などのテクニックを使用することもできます。この方法では、ドキュメント内の各単語に対して重要性を考慮した数値を計算し、それらを組み合わせてベクトルを形成します。これは、最も重要なキーワードを使用して本を要約するようなものであり、ドキュメントを数値的に表現するための迅速かつ効率的な方法を保証します。

適切な埋め込み手法を選ぶことは、ドキュメントの種類、情報の複雑さ、およびRAGシステムの特定のニーズに依存します。通常、言語モデルのエンコーディングと微調整の手法が好まれ、RAGが効果的な検索と生成のために高品質で文脈豊かなドキュメント表現を備えていることを保証します。

検索方法のカスタマイズ：精度向上

経験豊富な冒険者として、NLPにはワンサイズフィットオールの概念はありません。検索方法をカスタマイズすることは、戦いに備えて剣を研ぎ澄ますことに似ています。RAGでは、特定のニーズに合わせて選択することのできる具体的なリトリーバーを選択することができます。たとえば、BM25リトリーバーを統合することで、取得されたドキュメントの精度と関連性を向上させることができます。以下にその方法をご紹介します：

from transformers import RagRetriever, RagTokenizer, pipelineretriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-base", retriever="bm25")tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-base")generator = pipeline('text-generation', model='facebook/rag-token-base')# コンテキストとクエリを準備するcontext = "アルベルト・アインシュタインは、ドイツ出身の理論物理学者であり、現代物理学の二大柱の一つである相対性理論を開発しました。"query = "相対性理論とは何ですか？"input_dict = tokenizer(context, query, return_tensors="pt")retrieved_docs = retriever(input_dict["input_ids"])generated_text = generator(retrieved_docs["context_input_ids"])[0]["generated_text"]print("生成されたテキスト：")print(generated_text)

熟練のための微調整：データを活用したRAGの向上

NLPの至高を求める旅の中で、私たちは特別な仕上げが必要かもしれません。データセットで事前学習済みのRAGモデルを微調整すると、非凡な結果が得られます。完璧にブレードを作り上げるようなイメージです。曲線や角度のすべてが精密さを追求するために設計されています。以下は、微調整の世界への一瞥です：

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration, RagConfigfrom transformers import TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling, Trainer, TrainingArguments# データセットのロードと前処理dataset = TextDataset(tokenizer=tokenizer, file_path="path_to_your_dataset.txt")# TrainingArgumentsを定義するtraining_args = TrainingArguments(    output_dir="./output",    num_train_epochs=3,    per_device_train_batch_size=4,    save_steps=500,    save_total_limit=2)# モデルの初期化とトレーニングmodel_config = RagConfig.from_pretrained("facebook/rag-token-base")model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-base",     config=model_config)trainer = Trainer(    model=model,    args=training_args,    data_collator=data_collator,    train_dataset=dataset)trainer.train()

高度なRAGの設定

さらに進んで、高度なRAGの設定の秘密を発見します。各調整が結果に影響を与えます。max_input_lengthやmax_output_lengthなどのパラメーターを変更することで、生成されるテキストを大幅に変更することができます。

結論

人工知能の絶え間なく進化する世界で、情報の統合と言語の力を証明するものとして、Retrieval Augmented Generation（RAG）は重要な存在です。私たちが探究してきたように、RAGは、外部の知識取得の深さと言語生成の繊細さを結びつける画期的な手法です。AIとの対話において、学習済みのパターンに基づいた応答を受け取るのではなく、現実世界の事実と文脈に根ざした対話を行うことが保証されます。

この戦略は、LLMテキストの生成と検索の能力を組み合わせたものです。大規模なコーパスから取得した関連するドキュメントスニペットのデータを使用して回答を生成するLLMとリトリーバーシステムを組み合わせています。RAGは、モデルが外部情報を「参照」し、その応答をより優れたものにする手助けをするのです。

キーポイント

検索ベースと生成ベースのモデルを統合すること、例えばRAGのような技術を使うことは、AIの対話の効果を高め、正確性と文脈に基づいた応答を実現するための現実的な知識とのつながりを確保することを意味します。
伝統的なNLPモデルの制約を認識することは、曖昧さのような課題を克服し、より意味のある対話を促進するために、検索と生成の技術を統合することにつながります。
検索と生成のギャップを埋めることは、AIの技術的側面を洗練させるだけでなく、信頼性のある、正確で深い文脈に基づいた応答を作り出し、対話を直感的で共感的な交流に変えることを意味します。

よくある質問

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