用語集2025/9/28
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
検索拡張生成。外部知識ベースから関連情報を検索し、LLMの生成能力と組み合わせて、正確で最新の回答を提供するアーキテクチャ。
難易度:
上級
読了時間:約7分
定義
RAGは、LLMの「知識の古さ」「幻覚」問題を解決する革新的手法。リアルタイム情報検索とLLMの推論能力を統合し、企業特有の知識ベース活用を可能にします。
具体例
- Dense Retrieval：BERT、DPRによる意味的類似度検索
- Sparse Retrieval：BM25、TF-IDFによるキーワード検索
- Hybrid Retrieval：Dense + Sparseの組み合わせ
活用事例
- 企業FAQ：社内文書、マニュアル検索+回答生成
- 法務支援：判例検索、契約書分析
- 研究支援：論文検索、文献調査
関連概念
Pinecone、Weaviate、ChromaDBでベクターストア構築。LangChain、LlamaIndexでRAGパイプライン実装。Elasticsearch、OpenSearchでハイブリッド検索を実現します。
📝 要約
検索拡張生成。外部知識ベースから関連情報を検索し、LLMの生成能力と組み合わせて、正確で最新の回答を提供するアーキテクチャ。
関連タグ
RAGベクター検索LLM知識ベース検索