RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデルが回答を生成する際に、外部の知識源から関連情報を検索・取得し、その情報を踏まえて回答を生成する技術アプローチです。ベクトル検索等を用いて外部の知識源から関連情報を取得することで、モデルの学習データに含まれない最新情報や企業固有の社内情報に基づいた回答生成を可能にします。OpenAI・Anthropic・Google DeepMind・Microsoft・NVIDIA等が実現技術・ツールを提供しています。
社内文書検索やカスタマーサポート等、固有情報に基づくAIアプリケーションを構築したい企業・開発者に該当します。
モデルの学習データのみに基づいて回答を生成する方式と異なり、外部知識源からの検索結果を踏まえて回答を生成する点が特徴です。