RAG（検索拡張生成）は、「Retrieval-Augmented Generation」の略で、外部データベースや情報源から関連情報を検索し、それを基にAIが回答を生成する技術です。この手法は、大規模言語モデル（LLM）に検索機能を組み合わせることで、生成AIの精度や信頼性を向上させます。
RAGの仕組み
- 検索フェーズ（Retrieval）
ユーザーの質問やプロンプトを解析し、外部データベースから関連情報を検索します。これにより、AIが学習していない最新情報や特定の知識を補足できます。 - 生成フェーズ（Generation）
検索で得た情報とユーザーの質問を組み合わせ、自然な文章で回答を生成します。
RAGの特徴とメリット
- 最新情報への対応: 外部データを参照するため、最新かつ正確な回答が可能。
- 柔軟性: 特定分野や企業独自のデータも活用できる。
- 効率化: モデルの再学習が不要で、即時に知識を拡張可能。
RAGは業務効率化やカスタマーサポートなど幅広い分野で活用されています。