「RAGを導入したいが、何から手をつければいいかわからない」「ChatGPTと何が違うのか、いまひとつピンとこない」という方も多いのではないでしょうか。
企業のAI活用が進む中で、社内情報や最新データをもとに精度の高い回答を出せる技術として、RAGへの注目が高まっています。
ただし、RAGの構造を正しく理解しないまま導入に進むと、精度が出ない・コストだけかかるという結果になりかねません。
そこで本記事では、
についてわかりやすく解説します。RAGの導入・活用を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。
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「自社で実際にRAGを実装したいけど何から始めればいいかわからない」という方は、リベルクラフトへご相談ください。
リベルクラフトでは、RAGの活用方針の整理から設計・構築・運用まで一貫して支援しています。自社データを最大限に活かした高精度なRAGの実現に向けて、業務内容や課題に合わせた最適なソリューションを提供しています。
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RAG（Retrieval Augmented Generation）は、検索拡張生成と呼ばれ、AIが答えを作る前にあらかじめ用意されたデータの中から必要な情報を探し、その内容をもとに回答を作る技術です。
通常のChatGPTのような生成AIは、これまでに学習したWeb上のオープンなデータ内容をもとに回答するため、社内マニュアルやルールなど、会社ごとの情報は反映できていません。
RAGはこの課題を解決する方法で「情報を探す」と「答えを作る」を組み合わせており、
といったメリットがあります。
RAGは、これまでの生成AIが苦手としていた会社ごとの問い合わせ対応や実務で使う情報の取り扱いに強いのが特徴であり、多くの企業で活用が進んでいます。