RAG（ラグ）

「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する際に、外部の信頼できる情報源（社内文書や最新データなど）を検索し、その情報を参照して精度と信頼性を高める技術です。

RAGによって、LLMが学習していない最新情報や企業固有の専門知識に基づいた正確な回答が可能になり、ハルシネーション（事実に基づかない情報生成）を抑制することができます。