RAG（検索拡張生成）

Retrieval-Augmented Generation

AI用語

解説

AIが回答を生成する際に、社内文書や外部データベースから関連情報を検索して参照する技術です。最新情報や自社固有の知識をAIに反映させられます。

RAG（検索拡張生成）とは、AIが回答を作る際に、あらかじめ用意した文書データベースやナレッジベースから関連情報を検索し、その情報を踏まえて回答を生成する技術です。「Retrieval-Augmented Generation」の略で、「情報を検索して答えを作る」仕組みです。

通常のAIは学習時点の情報しか持っていませんが、RAGを使うと社内マニュアル・製品カタログ・最新ニュースなどをリアルタイムで参照させることができます。例えば、社内規程集をRAGに連携させると、従業員がAIチャットに質問するだけで最新の社内ルールを確認できます。

ファインチューニングと比べてコストが低く、情報の更新もデータベースを書き換えるだけで済む点が大きなメリットです。ただし、参照元のデータ品質が低いと回答精度も下がるため、情報整備と定期的なメンテナンスが重要です。社内ナレッジのAI活用を始める際の最初のステップとして非常に有効な手法です。