| 項目 | GPTsの知識ファイルのアップロード | RAG (Retrieval-Augmented Generation) |
|---|---|---|
| データのベクトル化 | アップロードされたファイルの内容をベクトル化して使用 （テキスト、画像、音声、動画などを数値の配列に変換） | 質問に対して関連する外部情報を検索し、動的にベクトル化 （質問と情報を数値の配列に変換） |
| 類似性の計算 | 質問とアップロードされたベクトル化データとの類似性を計算 （質問とファイルの数値配列を比較） | 質問と外部データとの類似性を計算 （質問と外部データの数値配列を比較） |
| 情報の取り込み | ベクトル化されたアップロードファイルの情報を取り込む | 検索された外部データを取り込む |
| 目的 | カスタマイズされた応答の提供 | 動的な情報取得と応答生成 |
| 情報源 | ユーザー提供のファイル | 外部データベースや知識ベース |
| 応答の精度 | ユーザー特定の情報に基づいた高精度の応答 | 広範な情報に基づいた高精度の応答 |
| 適用範囲 | 特定のニーズや情報に特化 | 広範な情報の取得と応答生成に特化 |
| プロセスの動的性 | 静的なファイルに基づく | 動的な情報検索に基づく |
| カスタマイズの容易さ | ユーザーが簡単に情報を追加可能 | 外部データベースの内容次第で変動 |
| 使用例 | 特定の業務や分野に特化した知識の活用 | 最新情報や広範な知識を必要とする応答 |
| 回答生成の速度 | 高速 | 外部検索とベクトル化のプロセスが必要となるため、速度は状況に依存する |
ベクトル化とは
「ベクトル化」とは、テキスト、画像、音声、動画などのデータを数値の配列（ベクトル）に変換することを指します。このベクトル表現により、コンピュータはデータの意味や特徴を数値として理解し、計算や比較ができるようになります。
例えば、文章をベクトル化する場合、各単語やフレーズを特定の数値に置き換え、その文章全体を数値の配列として表現します。画像や音声、動画も同様にベクトル化することで、内容の特徴を数値で表現し、検索や類似性の計算に利用できます。応用例としては、画像検索があります。これは、画像をベクトル化して、他の画像との類似性を計算することで、関連する画像を検索する技術です。