RAG (検索拡張生成)
AIが嘘（ハルシネーション）をつかないように、「社内マニュアルや自社データなどの『カンペ』を読み込ませてから回答させる」技術。
RAG（ラグ / 検索拡張生成）とは
Retrieval-Augmented Generationの略で、ChatGPTなどのAIに対して、**「インターネットにも載っていない『社内事情』や『最新のルールブック』を事前に渡して、それを読みながら正確に回答させる技術」**のことです。
💡 例え話でいうと…
**「持ち込み可のテスト（オープンブック・テスト）」**です。 普通のAIは、自分が昔勉強した「記憶だけ」を頼りにテストを解くため、忘れたり間違えたり（嘘をついたり）します。 RAGを使うと、AIに「この『Lapis Tech 社内規程集（カンペ）』を見ながら答えてね」と指示ができるため、AIの弱点である「ハルシネーション（嘘）」をほぼ完全に防ぎ、自社専用の優秀なAI窓口を作ることができます。
📌 なぜいま大流行しているのか？
企業が「AIを導入したい！」と思っても、AIは自社の機秘情報や独自ルールは知りません。RAGを導入すれば、安価に「自社専用のパーフェクトなAI社員」を生み出せるため、多くの企業がRAGの仕組みを取り入れています。
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