AI用語集 / RAG
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RAG
AIがまず知識ベースから事実を検索し、その後で回答する仕組みです。ハルシネーションを減らせます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、言語モデルと外部の知識ベースを組み合わせるアーキテクチャです。モデルが回答する前に、システムが関連する文書の断片を検索し、プロンプトに追加します。モデルは学習時の記憶だけでなく、提供された事実に基づいて回答します。 社内アシスタントや、自社文書を活用するボットを構築する際の標準的な方法です。ハルシネーションを減らし、再学習なしで知識を最新に保ち、情報源も示せます。RAGの品質は主に検索の質で決まります。モデルは、誤った断片を渡されたことまでは修正できません。