スキルでレトリーバーを使用すると、ソースから関連情報を取得し、それを大規模言語モデル (LLM) にフィードして最終出力を作成することで、応答の関連性と一貫性が強化されます。このプロセスにより、モデルの微調整を必要とせずに、データの増加に応じて会話フローがスムーズになり、スケーラビリティが向上します。

レトリーバーを使用すると、チャットボットは関連する背景情報を取得して外部の知識にアクセスできるようになり、その結果、より事実に基づいた、より詳細な情報に基づいた回答が得られます。