RAGとは
一言でいうと
AIが答える前に社内資料などを検索し、見つけた内容をもとに回答させる仕組みです。
もう少し詳しく
RAGは「検索拡張生成」と訳され、AIが質問に答える前に、あらかじめ用意した資料の中から関連する部分を探し出し、それを読んだうえで答えを組み立てる仕組みのことです。
生成AIは、ふつう自社の規程やマニュアル、商品情報を知りません。RAGを使うと、こうした社内の情報にもとづいた答えを返せるようになり、根拠となった資料の場所を示せるものもあります。
AIそのものを作り変えるわけではないため、資料を差し替えるだけで情報を新しくできるのが利点です。一方で、元の資料が古かったり整理されていなかったりすると、答えの質も下がります。
中小企業の仕事でいうと
就業規則や社内マニュアルを読み込ませておき、社員からの「有給はいつまでに申請？」といった質問にAIが規程を引用して答える社内窓口を作れます。
気をつけたいこと
検索で関係のない資料を拾ってしまうと、もっともらしい誤答になることがあります。重要な回答は根拠の資料を確認しましょう。