検索拡張生成（RAG）とは？
検索ステップと言語モデルを組み合わせ、回答を取得したデータに基づかせること。
正式な定義
検索拡張生成（RAG）は、情報検索システムと生成モデルを組み合わせます。まず関連文書を取得し、それをモデルに供給することで、出力が記憶だけでなく最新で具体的なデータに基づくようにします。精度と最新性を高めます。このパターンは、市場モデルが新たに取得したニュースやファンダメンタルズを推論する様子を映しています。
簡単に言うと
AIが答える前に参考書を渡すようなものです。訓練中に記憶したことだけに頼るのではなく、システムが関連する最新の事実を調べて手渡すため、回答が根拠に基づきます。
具体例
モデルが判断する前に、その保有銘柄に関する最新の見出しと価格データを与えるのは検索拡張のアプローチです。意思決定は古い記憶ではなく新鮮な証拠に基づきます。