RAG（Retrieval-Augmented Generation）が解決するのは「モデルがあなたの私的な情報を知らない」問題です。文書をチャンク化・ベクトル化して知識ベースに保存し、質問時に最も関連する断片を検索して質問と一緒にモデルに渡します。モデルは学習データからの推測ではなく、実際の資料に基づいて回答します。
Enclave のキャラクター知識ベースはまさに RAG の応用です。キャラクターに資料をアップロードすると、回答の前にまず調べてから話すので、幻覚が減り、あなたの分野の具体的な内容にも答えられます。
Enclave で実際に試してみる
ブラウザですぐ使えます。クレジットカード登録もインストールも不要。