RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、社内の業務マニュアルなど、固有の情報源を活用し回答を生成する技術です。
大規模な言語モデルと組み合わさり、専門知識を必要とする問いにも精度高く応答が可能。
しかし、高い回答精度を維持するためには、適切なチャネル分けやデータの整理がカギを握ります。
検証では、シンプルな表を含む質問に約70%の正答率を示しましたが、複雑なデータ構造の質問では正答率が下がる傾向に。
RAGを導入するオプションには、法人向けサービスの利用、ノーコード開発ツール、クラウドサービス経由での開発、専門業者への依頼があります。
費用と手間をかけずに、企業が求める情報管理とサポート体制の向上を実現するRAGは、業務効率化の切り札となるでしょう。
導入に際しては、目的に応じた方法を選ぶことが重要です。
出典 : RAGとは？仕組みや検証した回答精度をわかりやすく紹介 https://www.aspicjapan.org/asu/article/41052