RAGをやさしく説明する

RAGは、言語モデルの外にある知識を検索し、それを踏まえて回答を生成する仕組みです。これにより、より最新で具体的な回答が可能になります。

RAGの強み

特に次の点で有効です。

• 社内文書を参照できる
• 最新情報を反映しやすい
• 回答の根拠を持たせやすい
• 業務知識と結びつきやすい

注意点

検索品質、分割方法、知識ベースの構造によって結果は大きく変わります。

結論

RAGの価値は、生成AIを実際の業務知識と結びつけられることにあります。