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RAG（検索拡張生成）

RAG（検索拡張生成）とは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、生成AIが回答を作成する際に、外部のデータベースや文書を検索し、その情報を参考にしながら文章を生成する技術のこと。あらかじめ学習した知識だけで回答する従来の生成AIと異なり、最新の情報や専門的な資料を活用できることが特徴である。

例えば、企業の社内マニュアルや研究論文、法律文書などを検索して回答を生成できるため、より正確で信頼性の高い情報提供が可能になる。生成AIの弱点とされる、誤った情報を回答してしまう「ハルシネーション」を減らす方法としても注目されている。

現在では、多くの企業が独自の生成AIシステムにRAGを導入し、業務効率化や情報活用に役立てている。

RAG（検索拡張生成）で何ができる？

企業の社内文書やマニュアルをもとに質問へ回答したり、研究論文や専門資料を検索して内容を要約したりできる。問い合わせ対応やナレッジ共有、医療、法律、教育など、正確な情報が求められる分野で活用が進んでいる。

また、最新情報を反映した回答が可能になるため、生成AIを実務で利用する際の重要な技術として期待されている。

RAG（検索拡張生成）を学ぶ

RAGを専門的に学ぶには、「情報」系や「AI・データサイエンス」系、「情報工学」系の学部・学科が適している。生成AIや自然言語処理だけでなく、データベースや検索システム、情報検索などについても学ぶことで、RAGの仕組みを総合的に理解できる。

AI技術と情報システムを組み合わせて学べる大学を選ぶと、より実践的な知識を身につけられるだろう。

RAG（検索拡張生成）についてもっと知りたい方は

RAG（検索拡張生成）に関する質問、AI・データサイエンスに関する素朴な疑問、大学選びのお悩み、将来の仕事のことなど、気軽にご質問ください。X（旧Twitter）または匿名の質問箱にて受け付けています。

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