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RAG（Retrieval-Augmented Generation）
ドキュメント検索とLLM生成を組み合わせるAIアーキテクチャです。
LLMを自社データで学習させる代わりに、クエリごとに検索（BM25、ベクトルDB、ハイブリッド）で取得したコンテキストを渡します。メリットは事実性の担保、リアルタイム更新、高コストなファインチューニング不要の3点です。落とし穴はインデックス品質、リトリーバルのレイテンシ、ノイズの多いコンテキストでのハルシネーションです。
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