検索拡張生成 (RAG) は、質疑応答、要約、対話型AIのようなテキスト生成タスクのクオリティを高めるため、検索ベースのアプローチと生成ベースのアプローチが持つ利点を組み合わせたNLPの技術です。 生成ベースモデルはこれまで、与えられたインプットや指示に基づいてゼロから新たなテキストを生成するようなテキスト生成タスクに使用されてきました。しかし生成モデルは、複雑なトピックや特殊なトピックを処理する場合は特に、品質の低いアウトプットを生み出すことがあります。一方、検索ベースモデルは既存のテキストデータに依存して応答を生成しますが、既存データの品質と可用性によって制限されることになります。 RAGは、既存のテキストデータから関連する情報を選択するために検索ベースモデルを使用し、それからその情報に基づいて新たなテキストを生成するために生成ベースモデルを使用することで、両方のアプローチが持つ長所を取り込んでいます。このため、複雑なトピックや特殊なトピックの場合にも、RAGモデルでは膨大なテキストに含まれる知識を活用することで、より正確でわかりやすいテキストを生成することができます。