AI2026-05-17
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
別名: Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成
外部知識ベースから関連情報を検索し、その結果をLLMの応答生成に組み込む手法。最新情報や社内文書をLLMに参照させる主流アプローチ。
概要
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、ユーザーのクエリに対してまず外部データソース（ベクトルDB・検索エンジン・社内Wikiなど）から関連情報を取得し、その内容をプロンプトに埋め込んだ上でLLMに回答を生成させる手法です。モデル本体を再学習せずに最新情報や独自データを参照させられるため、エンタープライズAI導入のデファクトとして広く採用されています。
主な使われ方
社内ナレッジQ&A、カスタマーサポートBot、製品ドキュメント検索、法務リサーチ、医療文献検索など。GoogleのAI OverviewsやClaude・ChatGPTのWeb検索機能もRAGの一種です。詳しくはOpenClawでRAGシステムを構築する方法を参照してください。
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