生成AI組み込みアプリの企画・開発 基礎編2: LLMを用いたプロダクト開発

従来の情報検索で用いられるスコアリング手法。クエリと文書の単語出現頻度に基づいて関連度を計算する。

RAG（検索拡張生成）は、LLMの外部にある情報源（社内DB、Webなど）を検索し、その結果をプロンプトに組み込んで応答を生成する仕組みです。モデルの再学習なしに、最新で正確な情報に基づいた回答を生成できる点が特徴です。処理は「検索フェーズ」と「生成フェーズ」に分かれ、検索にはベクトル類似度を用いるのが主流です。RAGの導入により、「情報鮮度の維持」「回答信頼性の向上」「説明責任の強化」といった価値が得られます。