RAG（検索拡張生成）とは？

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略です。生成AIが質問に答える際、自社の文書やデータベースを検索し、その情報をもとに回答を作成します。

意味

通常の生成AIは学習した知識だけで答えますが、RAGは回答前に関連情報を検索して参照します。そのため、最新情報や社内資料など、AIが元々知らない内容にも対応できます。

使われる場面

社内マニュアルや過去の問い合わせ履歴を検索させ、社員からの質問に答えるチャットボットなどで使われます。また、専門分野の資料を参照させて、より正確な回答を目指す場合にも活用されます。

注意点・よくある誤解

RAGを使えば誤りが完全になくなるわけではありません。検索対象の文書が古かったり誤っていたりすると、その内容がそのまま回答に反映されます。参照元の情報を定期的に整理し、精度を保つことが大切です。

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著者：デジタルレクリム株式会社 代表取締役 | AIマーケティング専門家

中村匠吾（なかむら しょうご）は、デジタルマーケティングとAI活用を専門とする経営者。20代前半からウェブ制作業界でキャリアを積み、デジタルレクリム株式会社を設立。「デジタルの力で企業と顧客を結ぶ」を理念に、AI・ChatGPTを活用したマーケティング手法で企業のDX推進を支援。2024年11月、著書『もしも、Chat-GPTがあなたの仕事の悩みを解決してくれたら ～杏奈と探る、AIとの付き合い方～』（デザインエッグ社）を出版。

著者：デジタルレクリム株式会社 代表取締役 | AIマーケティング専門家をフォローする