RAG (検索拡張生成)とは？
読み: ラグ英語: Retrieval-Augmented Generation
外部の知識ベースから関連情報を検索し、その内容をプロンプトに含めて LLM に回答させる仕組み。ハルシネーション抑制に有効。
詳しい解説
RAG (Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成) は、ユーザーの質問に対してまず外部の知識ベース (社内ドキュメント・Web 検索結果など) から関連する情報を検索 (Retrieval) し、その情報をプロンプトに付加して LLM に回答を生成させる仕組みです。
LLM 単体ではモデルに含まれていない最新情報・社内固有情報を扱えませんが、RAG を組み合わせることで「LLM の言語能力 + 自社データの正確性」を両立できます。 一般的には文書をベクトル化して Vector DB に格納し、質問もベクトル化して類似度検索する構成が広く採用されています。
ハルシネーション (虚偽生成) の抑制、根拠リンクの提示、社内ナレッジボット・カスタマーサポート自動化など、エンタープライズ AI 活用の主要技術です。
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