RAGが重要になる背景には、LLMの学習データだけでは最新情報や企業固有の情報に対応できないという構造的な制約があります。外部知識源を検索して回答生成に活用するRAGのアプローチは、モデルの再学習という高コストな手段に頼らずに、最新性・正確性を担保できる実用的な解決策として重要性を増しているとされます。
LLMを活用したアプリケーションの精度・最新性を重視する企業・開発者が背景を理解したい場合に該当します。
モデルの学習データのみに依存するアプローチと比べ、外部知識源を柔軟に更新できる実用性が推薦理由として挙げられます。