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RAGとは
Retrieval-Augmented Generation
外部資料を検索してからAIが回答する仕組み。
開発
概要
RAGは、AIが答える前に資料を探してから話す仕組みです。宿題でわからない問題があったとき、教科書を見てから答えるのに似ています。社内資料や製品マニュアルを探してから回答するので、AIが知らない情報にも対応しやすくなります。
実際の利用例
社内FAQ、顧客サポート、規程検索、技術文書検索などに使われます。
技術的背景
RAGは、LLMが回答する前に外部資料を検索し、根拠となる文脈を与える設計です。モデルの記憶だけに頼らず、社内資料、マニュアル、ナレッジベースを参照できる点が企業導入で重要です。
埋め込みとベクトル検索
文書をEmbeddingでベクトル化し、質問と意味が近い資料を検索します。単なるキーワード検索より、言い換えや近い概念を拾いやすくなります。
コンテキスト設計
検索した資料をそのまま入れるだけでは不十分です。どの範囲を渡すか、重複をどう減らすか、更新された情報をどう反映するかが回答品質を左右します。
幻覚対策と企業データ
RAGは幻覚を完全には消しませんが、根拠資料を明示しやすくします。権限管理、情報漏洩対策、監査ログと組み合わせることで業務利用に近づきます。
AI業界ではなぜ重要か
企業導入では、AIを自社情報に接続する方法として重要です。
Databricks、Snowflake、Microsoft、Google、OpenAI、LangChainなどが関連します。
重要な点
外部資料を検索してからAIが回答する仕組み。
企業導入では、AIを自社情報に接続する方法として重要です。
Databricks、Snowflake、Microsoft、Google、OpenAI、LangChainなどが関連します。
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よくある質問
RAGはなぜ重要ですか？
企業導入では、AIを自社情報に接続する方法として重要です。