GLOSSARY

RAG

（らぐ）

RAGとは、外部の情報を検索して参照させ、AIの回答精度を上げる手法のことです。

仕組み

質問に関連する情報を検索し、その内容を踏まえて回答を生成します。モデル自体を再学習させずに、最新の情報や社内の情報を反映できます。

参照元を持たせることで、根拠のない回答が減ります。ただしゼロにはならないため、出典を示す設計が必要です。

メルカートでは、社内マニュアルやFAQを参照した回答生成の搭載を予定しています。参照するデータの範囲は事業者ごとに設定します。

RAGとファインチューニングの違いは？

RAGは外部を参照、ファインチューニングはモデル自体を調整します。

社内文書を参照させられますか？

アップロードした文書を参照する仕組みを予定しています。