生成AIのトレンド「RAG（検索拡張生成）」とは?わかりやすく解説！

例えば、「最新のiPhoneのスペックを教えて」と質問した場合、 従来のAI は、学習時点の古い情報に基づいて回答するため、最新の情報が反映されていない可能性が高い。 RAG は、公式サイトやニュース記事を検索し、最新の情報を取得したうえで回答するため、より正確な情報を提供できる。 このように、RAGは従来のAIの強みを活かしつつ、「検索」という新たな機能を加えることで、より精度の高い回答を可能にしています。 なぜRAGが必要なのか？従来のLLMの限界生成AIの進化により、文章の要約、質問応答、コード生成など、多くの場面でAIが活用されるようになりました。しかし、現在の大規模言語モデル（LLM）にはいくつかの重要な課題があり、それを解決するためにRAGが求められています。ここでは、特に重要な3つの課題について説明します。 ナレッジカットオフとは？現在のLLMは、事前に学習したデータをもとに