Retrieval-Augmented Generation
検索拡張生成外部の知識ベースから質問に関連する情報を検索し、その情報を生成モデルの入力へ加えて回答を作る方式です。モデルの再学習ではなく、回答時の検索で参照する情報を追加する点が特徴です。
複数資料で一致読み方は「アールエージー」。意味と使われ方を根拠つきで確認できます。
複数資料で一致
RAGはRetrieval-Augmented Generationの略で、質問に関連する情報を外部の文書やデータベースから検索し、その内容を生成AIへの追加コンテキストとして使う方式です。モデルを再学習することとは異なり、回答時に参照する知識源を更新できます。
外部知識を検索して生成AIの回答に加える方式
分野別の意味
外部の知識ベースから質問に関連する情報を検索し、その情報を生成モデルの入力へ加えて回答を作る方式です。モデルの再学習ではなく、回答時の検索で参照する情報を追加する点が特徴です。
複数資料で一致掲載データの使用場面
断定を避けるポイント
RAGの正式名称と基本構成は原論文で確認し、実装上の説明はIBMの解説でも照合。RAGをモデル名やファインチューニングと混同しない。
正式名称と用法
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確認日・出典
複数資料で一致
最終確認2026/8/21
正式名称、意味、使われる分野を分けて記録しています。