RAG（検索拡張生成）を用いた社内マニュアルからの高精度な回答生成手法

RAG（検索拡張生成）を用いた社内マニュアルからの高精度な回答生成手法とは

RAG（検索拡張生成）を用いた社内マニュアルからの高精度な回答生成手法とは、大規模言語モデル（LLM）の生成能力と、企業が保有する社内マニュアルやFAQなどの信頼できる情報源を組み合わせることで、より正確で根拠に基づいた回答を生成する技術です。従来のLLMが持つ情報源の不明確さや「幻覚（ハルシネーション）」の問題を克服するため、ユーザーの質問に関連する情報をまずデータベースから検索し、その検索結果を基にLLMが回答を生成します。これにより、コールセンターやサポート部門において、従業員が社内規定や専門知識に基づいた顧客対応を迅速に行えるようになり、情報の一貫性と信頼性が向上します。親トピックである「コールセンターの生成AI活用」において、顧客対応の質を高めるための重要な基盤技術の一つとして位置づけられます。

このキーワードが属するテーマ