RAG | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成に、外部情報の検索を組み合わせることで、回答精度を向上させる技術のこと。 「検索拡張生成」、「取得拡張生成」などと訳されます。外部情報の検索を組み合わせることで、大規模言語モデル（LLM）の出力結果を簡単に最新の情報に更新できるようになる効果や、出力結果の根拠が明確になり、事実に基づかない情報を生成する現象（ハルシネーション）を抑制する効果などが期待されています。 （読み：ラグ） RAGの構成 RAGには大きく2段階のプロセスが存在します。 プロセス①：検索フェーズ ユーザから入力された質問に関連する情報を、データベースや文書から検索します。 プロセス②：生成フェーズ ①で得られた検索結果とユーザからの質問を組み合わせたプロンプトを大規模言語モデルに入力し、テキスト生成