RAG(AI追加学習)とは？

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）は、情報検索（Retrieval）と生成（Generation）を組み合わせたAIの手法です。主に大規模言語モデル（LLM）を強化するために使われる。
RAGの仕組み
1. 情報検索（Retrieval）
・ユーザーの質問に対して、関連する情報を外部データベースやドキュメントから取得する。
・例えば、ベクトルデータベース（FAISS、Pinecone など）を利用することが多い。
2. 生成（Generation）
・検索で得られた情報をもとに、言語モデルが回答を生成する。
・LLM単体では知識が限定されるが、検索によって最新情報や専門的な知識を補える。

RAGを用いたエンジニアフォローシステム構築事例

開発内容

Azure OpenAIを用いてRAG構築し、社内ノウハウを利用してエンジニアをフォローシステムを構築。

技術要件

Document Intelligence、Blob STRAGE、AI Seach

構築後のメリット

RAGを導入することで、社内ノウハウを活用したエンジニアのフォローシステムを構築し、エンジニアの成長を実現。