もう少し詳しく
質問に関係する資料を取り出し、その内容を言語モデルへの入力に加えます。モデルの重みを更新せずに、手元の資料を回答に利用できます。
たとえば、こんな場面で
社内規程を検索して関連する条文を見つけ、その内容に基づいて休暇制度を説明します。
覚えておきたいこと
検索の取りこぼしや資料の誤りがあるため、RAGでも誤った回答がなくなるわけではありません。
Retrieval-Augmented Generation
RAG（検索拡張生成）
外部の資料を検索し、見つけた情報を材料に回答を生成する仕組み。