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RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジベースからの回答文自動作成

RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジベースからの回答文自動作成とは、大規模言語モデル（LLM）が持つ一般的な知識だけでなく、企業が保有する特定の社内ナレッジベース（FAQ、マニュアル、ドキュメントなど）から関連情報を検索し、その情報を基に回答文を生成する技術です。これは、LLMに直接社内データを「学習させる」のではなく、外部データソースを参照させることで、最新かつ正確な情報に基づいた回答を導き出す手法であり、文章生成AIの一つの重要な応用例と言えます。特に社内問い合わせ対応の自動化において、誤った情報や古い情報に基づいた回答を防ぎ、信頼性の高い情報提供を可能にします。ユーザーからの質問に対し、社内データベースから最も関連性の高い情報を抽出し、それをLLMが自然な文章で要約・整形することで、高品質な自動回答を実現します。

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