RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？意味と生成AIとの違い
RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張型生成」です。外部データベースから情報を検索し生成モデルに取り込んで出力する手法。
- 正式名称
- Retrieval-Augmented Generation
- 日本語
- 検索拡張型生成
- 単語の意味
- Retrieval＝検索 / Augmented＝拡張 / Generation＝生成
- 分野
- AI
- 試験のキーワード
- RAG、検索、外部データ、ハルシネーション削減、生成モデル、知識ベース
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次の説明にあてはまる略語は？ 「外部データベースから情報を検索し生成モデルに取り込んで出力する手法。」
RAGとGenerative AIの違い
見分けるポイントは「外部情報を利用するか純粋生成か」です。
| RAG | Generative AI | |
|---|---|---|
| 日本語 | 検索拡張型生成 | 生成AI |
| 正式名称 | Retrieval-Augmented Generation | Generative Artificial Intelligence |
| ひとことで | 外部データベースから情報を検索し生成モデルに取り込んで出力する手法。 | ディープラーニングを用いて文章・画像・音楽などの新しいコンテンツを生成するAI。 |
| 試験のキーワード | RAG、検索、外部データ、ハルシネーション削減、生成モデル、知識ベース | 生成AI、ディープラーニング、生成モデル、プロンプト、著作権問題、データ漏洩 |
- Generative AI：生成AIは学習済みモデルだけで出力することも多く、RAGは外部情報を検索して生成を補強する技術である。
RAGが出てくるテーマの解説
RAGは「生成AIとDX」の範囲でまとめて覚える
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