RAG（検索拡張生成）を用いた高精度な社内ドキュメント検索の構築手法

RAG（検索拡張生成）を用いた高精度な社内ドキュメント検索の構築手法とは

RAG（検索拡張生成）を用いた高精度な社内ドキュメント検索の構築手法とは、大規模言語モデル（LLM）の生成能力と外部データベースからの情報検索能力を組み合わせることで、社内文書に対する質問応答の精度と信頼性を飛躍的に向上させる技術です。具体的には、ユーザーからの質問に対し、まず社内ドキュメントの中から関連性の高い情報を検索（Retrieval）し、その検索結果を基にLLMが回答を生成（Augmented Generation）します。これにより、LLMが学習していない社内固有の最新情報や専門知識も正確に回答に反映させることが可能となり、ハルシネーション（誤情報生成）のリスクを低減し、情報源を明示することで回答の信頼性を高めます。これは、親トピックである「エンタープライズサーチ」において、従来のキーワード検索では難しかった高度なナレッジ活用と、自然言語による高精度な情報アクセスを実現する重要なアプローチです。

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