RAG

詳細説明

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、生成AIが回答を作る際に、事前学習だけに頼らず外部の情報（文書・Webページ・ナレッジベースなど）を検索・参照して回答を生成する仕組み。参照できる情報が増えるため、根拠の提示や最新情報への追随がしやすくなる。LLMOでは、参照されやすい構造（結論、定義、手順、比較、FAQ）や、文書の分割・見出し設計・内部リンクが重要になる。

使用例

• 社内ナレッジをRAGで参照し、根拠付きの回答を生成する
• 記事を見出しごとに整理し、参照しやすい形に整える

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