プロンプト・RAG
RAG（検索拡張生成）とは？
読み: らぐ英語: Retrieval-Augmented Generation更新日: 2026-06-23
RAG（検索拡張生成）とは、外部文書やデータベースを検索し、その結果を根拠としてLLMに回答を生成させる構成です。
生成AIパスポートG検定AWS AI Practitioner
関連表記: RAG / 検索拡張生成 / Retrieval-Augmented Generation
試験で問われるポイント
- 最新情報や社内文書を扱うときに有効です。
- 検索品質、アクセス権限、根拠提示、評価が重要です。
- モデルを再学習するファインチューニングとは目的が異なります。
具体例
社内規程を検索し、該当箇所を根拠として問い合わせに回答するFAQシステムです。
混同しやすい点
- RAGを使えばハルシネーションが完全になくなると考える。
- アクセス権限を考えずに全社文書を検索対象にする。
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
生成AIの活用手法であるRAG（検索拡張生成）の説明として、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートLLM・テキスト生成AI
自社の社内文書に基づいてLLMに回答させたい場合の手法として、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートLLM・テキスト生成AI
社内文書など外部の情報を検索して参照させ、その内容に基づいてLLMに回答させる仕組みを何と呼ぶか。
生成AIパスポートLLM・テキスト生成AI
大規模言語モデルに外部の文書やデータを参照させて回答の正確性を高める手法を何と呼ぶか。
生成AIパスポートLLM・テキスト生成AI
社内文書など外部の最新情報を検索して回答に反映させ、事実性を高める手法を何と呼びますか。
生成AIパスポート情報リテラシー・法倫理
AI事業者ガイドライン第1.1版（2025年3月）で拡充された主な内容として適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner生成AIの基礎
社内マニュアルに基づいて質問へ回答するチャットボットを作りたい企業があります。RAG(検索拡張生成)を採用する主な目的として最も適切なものはどれですか。
Cloud Digital LeaderGoogle CloudのAI活用
ある企業が社内文書を根拠として生成AIに正確な回答をさせたいと考えています。RAG(検索拡張生成)の説明として最も適切なものはどれですか。