RAG（検索拡張生成） とは？

そう、質問に関係する資料を検索し、見つけた情報と質問を生成AIへ渡して回答を作る方法だよ。外部検索を使わない生成と比べて、社内文書や更新された情報を参照材料にできる。モデルを再学習させることとは別の方法なんだ

使えるよ。文章の意味の近さを調べるベクトル検索や、キーワード検索と組み合わせるハイブリッド検索も選択肢になる。資料の内容と質問に合わせて選び、必要な情報を拾えているか評価するんだ。検索方法を選ぶだけで、適切な資料が必ず見つかるわけではないよ

正しい情報を参照できれば、回答の根拠を補えるよ。でも必要な資料を取り逃したり、古い資料を拾ったり、生成AIが内容を読み違えたりすることもある。検索で必要な情報が得られたかと、回答がその情報に沿っているかを分けて確認しよう。出典が表示されても、それだけで回答が正しいとは限らないんだ

検索先への反映も必要だよ。検索用の索引を使う構成なら、更新や削除を反映する処理が要る。ベクトル検索なら必要に応じて埋め込みも更新する。元の文書を書き換えただけでは、古い検索結果が残ることがあるんだ

利用者が読める資料だけを検索・参照できるようにしよう。権限のない文書をAIへ渡してから、回答で隠すように指示するだけでは不十分だよ。検索段階のアクセス制御や、資料に含まれる不正な指示への対策も必要になるんだ