ラグ
RAG上級
Retrieval-Augmented Generationリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション検索で補強した生成
AIに答えさせる前に、手元の資料を探して読ませる仕組みです。
なぜ大事?
AIは覚えていないことを、それらしく作って答えてしまいます。先に資料を渡してから答えさせれば、作り話がぐっと減ります。会社や役所が自前の規程をAIに答えさせるとき、ほぼ必ずこの仕組みが使われています。
やさしい解説
試験にたとえると分かりやすくなります。何も見ずに答えるのが素のAIで、教科書を開いてから答えるのがこの仕組みです。うろ覚えで書くより、開いて写したほうが正確なのは人間と同じです。
流れは2段階です。まず質問に近そうな文書を探してきて、次にその文書と質問を一緒にAIへ渡します。AIは渡された範囲を読んで答えます。
弱点もはっきりしています。探してくる段階で外すと、後ろは全部外れます。手元の資料が古ければ、古い答えが自信たっぷりに返ってきます。仕組みを入れれば正しくなる、というものではありません。
例文
- 「社内規程をAIに答えさせたいんだけど」「RAGだね。規程を先に読ませてから答えさせる形になるよ」
- 「それで間違えなくなる?」「RAGでも、探してくる資料が古いと古い答えが返るよ」
一次資料
最終更新: 2026-09-05