【基礎編】RAGって実際どんな仕組み？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みを解説する記事。検索、プロンプトへの連結、生成というRAGの外部的な動作フローを、初心者にも理解しやすいように説明している。

• RAGは検索・拡張・生成の3ステップで、LLMの重みは変えずに外部知識を利用する仕組みである。
• LLMは、手動で入力されたテキストとRAGで検索されたテキストを区別せず、同一のトークン列として処理する。
• プロンプトの組み立てはLangChain等のアプリケーション側で行われ、LLMは最終的な結合文字列のみを受け取る。
• RAGは、人が探せる範囲に限界がある手打ちプロンプトに対し、大規模DBからの動的な情報取得を可能にする。
• RAGはモデルの再学習を行わないため、ファインチューニングとは根本的に異なるアプローチである。