| 読み方 | RAG |
|---|---|
| 英語・表記 | Retrieval-Augmented Generation |
| 分類 | AI・DX |
目次
RAGとは
RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略で、外部情報を検索して生成AIの回答に活用する仕組みです。
金融や業務システムでは、社内資料や最新情報を参照した回答生成に使われます。
RAGの仕組み
RAGは、外部データを検索してから生成AIに回答させる仕組みです。社内文書やFAQなどを参照させることで、回答の根拠を補いやすくなります。
生成AIとの違い
通常の生成AIは学習済み知識をもとに回答します。RAGでは検索結果を入力に加えるため、最新情報や社内固有情報を扱いやすい点が特徴です。
導入時の注意点
検索対象の品質が低いと、回答品質も下がります。データ整備、アクセス権限、引用元の表示、誤回答時の運用ルールが重要です。
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まとめ
RAGは、AI・DXを理解するうえで押さえておきたい用語です。まず定義を確認し、次に仕組みや使われる場面を整理すると全体像がつかみやすくなります。似た用語や関連制度との違いを押さえることで、ニュースや実務上の判断にもつなげやすくなります。
