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Retrieval-Augmented Generation (RAG)

概念 学習・推論

Look it up, then answer — how enterprises ground models in their data.

これはコンセプト解説のレコードです。この用語をわかりやすく説明し、関連するレコードをまとめています。

RAG retrieves relevant documents (via embedding search) and feeds them into the model's context, giving current, citable, private knowledge without retraining. It is the default enterprise AI architecture and the reason vector databases and embedding models became infrastructure categories; long context windows compete with it, agents combine both.

スタック全体とのつながり

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出典

RAG paper ↗

レコードのレビュー時点: 2026-01-15 — 表示 調査手法.