生成AI応用比較
Azure Cognitive Searchを活用したRAGと、単純なキーワード検索による情報取得の主な違いはどれか？
A.RAGはセマンティック検索で意味的に関連する文書を抽出するが、キーワード検索は字句一致のみに依存する← 正解
✓ 正解です。RAGはベクトル埋め込みを利用したセマンティック検索により、単語の表面的な一致ではなく意味的な関連性に基づいて関連文書を検出します。
B.RAGはリアルタイムデータ更新に対応できないが、キーワード検索はストリーミングデータに対応する
✗ 誤りです。RAGは定期的にインデックスを更新することでリアルタイムデータに対応可能です。キーワード検索がストリーミングデータに優れているわけではありません。
C.RAGはコストが低く高速だが、キーワード検索は計算コストが高い
✗ 誤りです。むしろRAGはベクトル化とセマンティック検索の追加計算コストがあります。キーワード検索の方が計算コストは低いです。
D.RAGはテキストのみ対応で、キーワード検索は画像や動画も検索できる
✗ 誤りです。Azure Cognitive Searchはテキスト以外にも画像の光学文字認識やメタデータ検索に対応しており、形式制限は正確ではありません。
この問題のポイント
RAGはベクトル埋め込みを利用したセマンティック検索により、単語の表面的な一致ではなく意味的な関連性に基づいて関連文書を検出します。
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