RAG（検索拡張生成）とは？

RAG（検索拡張生成）とは、大規模言語モデルに回答させる前に、社内文書などの外部データを検索し、見つけた内容を入力へ添えて回答させる仕組み。モデル自体を作り直さずに最新情報や自社固有の情報を扱え、根拠となる出典も示しやすくなる。

らぐ

基本情報技術者試験の頻出用語／テクノロジ系／別名：RAG、検索拡張生成

RAG（検索拡張生成）の意味

大規模言語モデルに回答させる前に、社内文書などの外部データを検索し、見つけた内容を入力へ添えて回答させる仕組み。モデル自体を作り直さずに最新情報や自社固有の情報を扱え、根拠となる出典も示しやすくなる。

社内規程を検索できるようにしておき、「有給の申請期限は」と質問されたら、規程の該当箇所を取り出してモデルへ渡す。モデルはその文面に基づいて答え、参照した文書名を添えるため、利用者が原文を確認できる。

モデルの重みを学習し直す手法とは別物で、追加学習は行わない。また検索結果が的外れなら誤った回答が出るため、事実誤りを完全になくせるわけではない。渡した社内文書の扱いは、利用規約の確認が必要になる。

最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。