AI と LLM
検索拡張生成（RAG）
別名: RAG
RAG はクエリ時に関連文書を取得し、コンテキストとして言語モデルに渡す。そのため回答はモデルの訓練だけでなく、あなたのデータに接地する。
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検索拡張生成（RAG） は、リトリーバ（検索器）とジェネレータ（生成器）を組み合わせます。質問が来ると、システムはまず関連する一節を取得し - 通常は埋め込みに対するベクトル検索によって - それをコンテキストとして言語モデルに渡し、回答をそれらの出典に接地させます。
プライベートで大量、あるいは頻繁に変わるデータについて、再訓練なしにモデルに答えさせたいとき、RAG はファインチューニングに代わる一般的な選択肢です。
GraphCanon では
RAG パイプラインを実装する検索・ベクトルデータベース・フレームワーク系のツールは、グラフの中核をなす一群です。比較ページやスタックは、これらの部品（埋め込み、ベクトルストア、オーケストレーションフレームワーク）がどう組み合わさるかを示します。
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最終確認 2026-07-09