AI活用
RAG
Retrieval-Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成
LLMの応答時に、外部の知識ベースから関連情報を検索し、その情報をもとに回答を生成する手法。
なぜ重要か
LLM単体は学習データに含まれない最新情報や社内情報を扱えない。RAGはこの制約を解消し、組織固有のデータに基づいた応答を可能にする。
関連する考え方
ベクトル検索・プロンプトエンジニアリング・AIエージェントと直結する。ナレッジベースの品質が回答精度を左右する。