RAG (検索拡張生成)
読み: らぐ
最終更新: 2026-06-05・AI PICKS編集部
定義
Retrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。
RAG (検索拡張生成)とは — 詳しく解説
RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、 質問に対して まず関連する社内資料や外部 DB を検索し、 その内容を AI に渡してから 回答を生成させる仕組み。 LLM のハルシネーションを防ぎ、 自社固有の情報 (議事録 / 契約書 / マニュアル 等) を扱えるようになる。 実装は (1) 資料をベクトル化して DB に保存、 (2) 質問もベクトル化して類似資料を検索、 (3) 検索結果を プロンプトに含めて LLM に渡す、 の 3 ステップ。 Perplexity / ChatGPT 検索 / Notion AI などが 内部的に RAG を使っている。 2026 年は ハイブリッド検索 (BM25 + ベクトル) や リランカー併用が標準で、 単純な類似度検索のみでは精度が頭打ち。
RAG (検索拡張生成)に関連するAIツール
関連用語
「RAG・検索拡張」の他の用語
文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。
出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。
Google 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。
Embedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。
NotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。
セマンティック検索とは、キーワードの文字列一致ではなく「意味的な近さ」でドキュメントを検索する技術のこと。ベクトル埋め込みを使い、同義語や言い回しの違いを吸収した検索が可能になる。
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