LLM推論重要度 ★9
RAGって何？ 文書検索＋AIで回答する仕組みをわかりやすく解説
https://qiita.com/tags/AI/feed.atom·2026/7/19
AI要約
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みを解説する記事です。ChatGPTなどのAIに自社マニュアルを読み込ませたい場合に有効な技術であり、「AIに知識を覚えさせる」のではなく、「必要な文書を検索してから回答する」というアプローチを説明しています。DIについて触れています。
AI要点
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIに知識を覚えさせるのではなく、必要な文書を検索してから回答する仕組みです。
- ベクトルDBを使用し、文章をベクトル化して意味的に類似した文書を高速に検索します。
- DIY・家電修理サイトでは、修理ガイドを検索し、その根拠に基づいてAIが短い補足説明を生成する形で実装されています。
- 検索が主役であり、AIは検索結果を自然な文章にまとめる役割に留める設計が特徴です。
なぜ重要か
RAGは、LLMが外部知識を参照し、根拠に基づいた回答を生成する技術であり、ハルシネーションを抑制し、より信頼性の高いAIアプリケーション開発に不可欠な手法となっています。