RAGとは(超概要)

RAGとはをざっくりまとめました。
RAGと聞くと手法の言葉なのにアプリをそのまま指したりするから
最初のうちは混乱する。。。

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1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 超概要 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 超概要 © 2025 1
2. RAG とは？ Retrieval-Augmented Generation Large Language Model (LLM) に外部知識を検索（Retrieval ）で追加し、より正確で 最新の回答を生成（Generation ）する手法 LLM 単体では学習時点の知識しか持たない -> RAG でドキュメントやデータベース を参照して補強 RAG を行うアプリケーション自体をRAG と呼ぶこともある RAG (Retrieval-Augmented Generation) 超概要 © 2025 2
3. 仕組み（2 ステップ） 1. Retrieval 質問をEmbedding( ベクトル化) してベクターストアへ検索 関連ドキュメントを取得 2. Generation 取得したドキュメントをプロンプト( ユーザの質問) に結合 LLM が引用元を踏まえた回答を生成 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 超概要 © 2025 3
4. 主な構成要素 Embedding( 埋め込み) モデル: 文書をベクトル化 ベクターストア: Chroma, FAISS など Retriever: 類似度検索ロジック LLM: GPT-4o, Gemma など RAG (Retrieval-Augmented Generation) 超概要 © 2025 4
5. RAG のメリット 最新情報を取り込める 業務特化データに基づく高精度回答 モデルを再学習せず低コストでカスタマイズ RAG (Retrieval-Augmented Generation) 超概要 © 2025 5
6. まとめ RAG とは、 「検索」 + 「生成」のこと ざっくり流れ：質問 → 検索 → ドキュメント付きプロンプト → LLM RAG (Retrieval-Augmented Generation) 超概要 © 2025 6