RAGって結局なに？ChatGPTに“自分の資料”を答えさせる仕組みを初心者向けに整理する

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みを初心者向けに解説。社内マニュアルや個人のメモなどを基にChatGPTに回答させるための技術で、LLMの弱点とRAGの役割を図解で説明。

• RAGは、大規模言語モデル（LLM）の「知識の古さ」と「ハルシネーション」という2つの弱点を補う技術です。
• AIに答えさせる前に、質問に関連する資料を検索し、その内容をLLMに与えることで、より正確な回答を生成します。
• 「ベクトル検索」により、単なるキーワード一致ではなく、意味的に近い情報を効率的に検索することが可能です。
• 資料を適切な長さに分割する「チャンキング」は、検索精度を向上させるための重要な前処理工程となります。
• RAGはAIに知識を覚えさせるのではなく、回答直前に的確な情報を提供する仕組みであり、検索精度が全体の品質を左右します。