RAG(Retrieval-Augmented Generation)

質問に関係しそうな文書やページをまず検索し、その本文をモデルに渡して答えさせる方式。モデルが覚えていることだけに頼らせないための仕組み。

概念URI

https://comcomponent.com/knowledge/rag/

別名・表記

Retrieval-Augmented Generation

最終確認日

2026-08-01

機械可読データ

JSON-LD

この概念が関わる関係

• RAG(Retrieval-Augmented Generation)はグラウンディング(grounding)の実装を担います。RAGは検索で見つけた資料の本文をモデルに渡して答えさせることで、回答を指定資料に基づかせるグラウンディングを実現する手段の1つである / 確度: 確立した関係 / 確認日: 2026-08-01 出典
• チャンク分割(chunking)はRAG(Retrieval-Augmented Generation)に対する本記事の推奨です。PDFやページをそのまま入れるのではなく、意味の塊で切り分けるチャンク分割を前提にすることが、RAGの回答を安定させるための本記事の推奨である / 確度: 確立した関係 / 確認日: 2026-08-01 出典

この概念を扱う記事

• 業務で役立つチャットボット設計のベストプラクティス(主要トピック)

一次資料

• https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview

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