RAG（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション） とは、AIが外部の情報を検索（Retrieval）して、それをもとに新しい文章を生成（Generation）する技術です。

通常のAI（ChatGPTなど）は、事前に学習したデータだけをもとに回答を作りますが、RAGはリアルタイムの情報や外部データを取り入れながら、より正確な回答を作ることができます。

RAGの仕組み

① 検索（Retrieval）
AIが外部データ（ウェブ、データベース、企業の社内情報など）を検索

② 情報の整理
取得した情報を分析し、必要な部分を抽出

③ 文章を生成（Generation）
検索したデータを活用して、正確で詳しい回答を作成

RAGのメリット

• 最新の情報を利用できる！（AIの知識が古くならない）
• 学習データにない情報でも回答可能！（社内データや専門文献を活用できる）
• より正確な回答ができる！（外部データを参照するため、ハルシネーションが減る）