RAG
ひとことでいうと
AIに社内資料などを参照させてから答えさせる仕組みです。AIに覚えさせるのではなく、その都度読ませるのがポイントです。
もう少し詳しく
Retrieval-Augmented Generation の略。質問が来たら、まず関連する自社資料を探し出し、その内容をAIに渡したうえで回答を作らせます。学習（モデル自体を作り替えること）とは違い、資料を差し替えれば即座に最新の内容で答えられ、どの資料を根拠にしたかも示せます。社内AI導入でもっとも現実的な構成です。
たとえるなら
試験前に全部暗記させるのが「学習」、手元に社内マニュアルを置いて見ながら答えてもらうのが「RAG」です。マニュアルを差し替えれば、その日から答えが変わります。
制作現場ではこんなふうに使います
「社内規程をAIに覚えさせたい、というご要望はRAGで実現します」「資料を更新すれば回答も変わるので、学習し直す必要はありません」— 社内AIのご相談でもっともよく説明する仕組みです。
これだけ覚えておけばOK
- 1学習ではなく「その都度参照させる」仕組み
- 2資料を更新すればすぐ反映される
- 3根拠になった資料を示せるので確認しやすい