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RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）

RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）の概念図

RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）

目次

定義

RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）とは、AIが外部の信頼できる情報源から最新情報を検索し、回答を生成する技術である。AOCUMでは、サイト内のコンテンツを「信頼できる外部知識（グラウンディングデータ）」としてAIに提供し、AIのハルシネーション（嘘）を防ぎつつ、自社サイトの情報を正確に引用させるための基盤として機能する。

Q&A

Q: なぜRAGにおいてAOCUMが有利なのですか？
A: なぜならば、構造化データ（JSON-LD）によって情報の境界が明確なため、AIが検索結果から必要な回答要素を正確にピックアップしやすい点にあるからです。

Related Terms

関連用語: AOCUM (AI-Oriented Corpus Management System) / 大規模言語モデル ( Large Language Models / LLM )

» 用語辞典一覧（Index）

参考文献 / References

Google Cloud 『検索拡張生成（RAG）とは』 / Google [Link]

この記事を書いた人

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「個人探究の生き方」を運営している ぼちぴ です。
どうしたら幸せになれるのか？という問いに対して「自立して個人探究をし、自分で掴みとる」という答えを得ることができました。
いまでは、「個人で探求する」ための実践法を中心に発信しています。
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