RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）の説明として、最も適切なものはどれか | 現在の生成AIの動向 | 生成AIパスポート試験

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初級現在の生成AIの動向難易度目安約 74%

RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）の説明として、最も適切なものはどれか。

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正解: 2. 質問に関連する外部情報を検索し、その情報を条件として生成モデルに回答させる方式

RAGは、質問に関連する情報を外部の知識源から検索し、取得した文脈を生成モデルへ与えて回答を作る方式である。「モデル内部のパラメータだけ」は非パラメトリックな外部記憶を使わない。「質問のたびにゼロから再学習」は検索時の拡張ではない。「ランダムな文書を返す」は関連情報を取得して生成に用いる仕組みと矛盾する。

関連キーワード: RAG・検索拡張生成・外部知識・グラウンディング

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