RAG（検索拡張生成）とは何ですか？

質問

RAGは、生成AIが学習した知識だけで答える場合と何が違うのでしょうか？

回答

RAGはRetrieval-Augmented Generationの略で、日本語では検索拡張生成と呼ばれます。AIが回答前に外部情報を検索・取得し、その内容を参考に回答を作る仕組みです。簡単に言うと「必要な資料を探してから答える方法」です。

LLMは最新情報や社内独自情報を常に知っているとは限りません。RAGは質問に関係する文書やウェブページを探し、関連箇所を回答の文脈へ加えます。ただし、取得元が古い、検索に失敗する、文脈を取り違えるなどの理由で誤ることはあります。

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例えば、企業の料金やサービスを調べる場合、結論だけでなく、対象、期間、条件、更新日、根拠が同じ文脈で確認できることが重要です。情報がページ内外で分断されていると、人にもAIにも誤解が生まれやすくなります。

目的はAIだけに合わせることではありません。お客様の質問に明確に答え、条件と根拠を示し、関連ページをつなぐことで、人にも検索にもAIにも理解しやすい情報資産を作ります。

一言でいうと

RAGとは、AIが外部情報を検索・取得し、その内容を参考に回答を作る仕組みです。