RAG（検索拡張生成）とは？

AIが答える前に、社内資料やデータベースなど外部の情報源を検索し、その内容を根拠にして回答を生成するしくみ。AIに「カンニングペーパー」を渡すイメージ。

LLMは学習した時点までの知識しか持たず、社内の最新資料も知りません。RAGは、質問に関係する資料をその場で検索してAIに渡し、「この資料にもとづいて答えて」と生成させる方法です。根拠が明示できるため、ハルシネーション対策としても有効です。

モデル自体を作り替えるファインチューニングと違い、資料を差し替えるだけで知識を更新できるのが実務上の強み。「社内ナレッジをAIに答えさせたい」といった用途では、まずRAGから検討するのが定石です。