用語集
RAGらぐ
外部の文書を検索し、その内容を根拠にして回答を生成する手法（検索拡張生成）。
外部の文書を検索し、その内容を根拠にして回答を生成する手法（検索拡張生成）。
RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）とは、AIが外部の文書やデータベースを検索し、取り出した内容を根拠にして回答を生成する手法です。生成AIの弱点を補う代表技術として重要です。
LLMには、学習データの区切り（カットオフ）以降の最新情報を知らない、社内の非公開文書は知らない、事実でない内容を生む（ハルシネーション）といった弱点があります。RAGは、質問に関連する文書をまず検索し、それをLLMに一緒に渡して答えさせることで、これらを補います。
流れは「①質問を受ける→②関連文書を検索→③文書と質問をLLMへ渡す→④それを根拠に回答」です。ポイントは、LLMを再学習しなくても、参照文書を差し替えるだけで最新・専門情報に対応できること。試験ではAIエージェントと並ぶ最重要の最新動向です。