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title: "検索拡張生成とは？ | Chargezen"
description: "AIが関連する文書や記録を先に検索し、見つけた内容から回答を書く技術。RAGと略します。"
url: "https://chargezen.com/ja/glossary/retrieval-augmented-generation"
lang: "ja"
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Canonical URL: https://chargezen.com/ja/glossary/retrieval-augmented-generation

# 検索拡張生成

検索拡張生成（RAG）

AI

AIが関連する文書や記録を先に検索し、見つけた内容から回答を書く技術。RAGと略します。

## 検索拡張生成とは？

RAGには2段階あります。**検索**ではヘルプ記事、ポリシー、商品データ、過去の会話などから質問に最も関連する箇所を探します。キーワード、意味に基づくベクトル検索、または両方を使えます。**生成**では、その箇所を言語モデルに渡し、根拠にした回答を書かせます。 **利点：** モデルが事業の情報を記憶している必要はありません。記事の更新が今後の回答を更新し、出典も示せます。品質は内容に依存し、古い記事や矛盾する記事は悪い回答につながります。

## 例

たとえば「カナダに配送しますか？」という質問に、システムが配送ポリシーの国際注文の箇所を取得します。モデルはその文章と記載された配達日数を使って答えます。

## 検索拡張生成が重要な理由

RAGはモデルの一般的な推測ではなく、自社の最新情報にAI回答を結び付けます。

## ほかの用語も見る

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