RAGとLLM Wikiの違いを知る

【公式切り抜き】この動画は、ポッドキャスト「おちつきAIラジオ」ep.85 の公式切り抜きです。

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https://open.spotify.com/episode/0tXS9XlTomwrHKBvcfV3IS

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https://podcasts.apple.com/jp/podcast/id1841316430?i=1000776179867

RAGが外部の知識を区切り、意味の近さから必要な情報を探して答えを作る仕組みを説明する。チャンクの長さや重なりを調整し、検索精度を作り込む実例も紹介する。一方、RAGは質問のたびに答えを作り直し、得られた回答や知識のつながりを蓄積しにくい。LLM Wikiは質問や新情報を受けて知識同士の関係を継続的に育てる構想であり、視聴者は両者の違いと組み合わせる理由を理解できる。

※発言は本編公開時点のものです。

▼目次

00:00:00 LLM Wikiとは

00:00:33 RAGの基本

00:03:24 意味で検索する

00:05:56 区切り方の調整

00:08:14 RAGを見直す理由

00:10:24 知識を蓄積する

00:11:45 Wikiを育てる

00:14:00 育つ知識と課題

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【パーソナリティ(MC)】

▼しぶちょー

・AIエンジニア

・技術士(機械部門)

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▼かねりん（金田勇太）

・KANERIN Podcast Studios 代表

・一般社団法人 地方WEB3連携協会 理事

https://x.com/kanerinx

【制作】

番組演出（トーク・BGM・効果音）：Aviv Haruta

プロデューサー：金田勇太（かねりん）

制作：KANERIN Podcast Studios

著作：株式会社KANERIN

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