RAG（検索拡張生成）とは

AIは学習していないことを知りません。自社の規程、製品仕様、過去の議事録は、当然ながら学習に含まれていません。そのまま聞いても、もっともらしい推測が返ってくるだけです。

RAG は、質問が来たときにまず自社の資料を検索し、見つかった箇所を一緒に渡してから答えさせます。根拠が示せるようになり、ハルシネーションも減ります。ただし渡した資料の範囲だけで答えさせるには、引用の明示や「資料に無ければ答えない」という指示まで設計する必要があります。放っておくと、AIは学習済みの知識を混ぜて答えます。

「AIに自社データを学習させる」と表現されることがありますが、RAG は学習ではありません。その都度、材料を渡しているだけです。だから資料を差し替えれば反映されます（検索用の索引を作り直したあと、という条件は付きます）。