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検索拡張生成(RAG)

検索拡張生成(RAG)は、外部情報を検索・取得し、その情報を文脈として利用しながら回答を生成する方法です。取得した資料があっても、回答の正確性が自動的に保証されるわけではありません。

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モデルが学習した知識だけで答える場合と異なり、回答の生成前に情報を検索する工程が入ります。検索する範囲や資料の選び方は、システムと質問によって異なります。

取得した情報と回答を確認する

古い資料や質問に合わない情報が取得される場合もあります。出典が表示されていても、その資料が回答中の主張を実際に裏付けているかを確認する必要があります。

サイト運営者が整えられること

情報にアクセスできる状態を保ち、事実、説明、出典を明確にします。決まった長さの回答やFAQ構造化データを追加すれば、必ず検索対象として選ばれるという共通の規則はありません。

参考資料