RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジを活用したAIチャットボットの構築

RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジを活用したAIチャットボットの構築とは

RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジを活用したAIチャットボットの構築とは、大規模言語モデル（LLM）と企業が保有する独自の社内文書やデータベースを組み合わせることで、より正確で信頼性の高い情報を提供するAIチャットボットを開発する手法です。具体的には、ユーザーの質問に対し、まず社内ナレッジから関連情報を「検索（Retrieve）」し、その情報を基にLLMが回答を「生成（Generate）」するプロセスを「拡張（Augment）」します。これにより、汎用LLMが持つ情報不足やハルシネーション（誤情報生成）のリスクを克服し、社内の最新かつ正確な情報に基づいた顧客対応や従業員サポートを実現します。これは、親トピックである「チャットボット活用」において、特に情報品質と信頼性を向上させるための重要なアプローチです。

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