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「RAG（検索拡張生成）」と「ファインチューニング（微調整）」は、どちらもAIに知識を覚えさせたり応用させたりする方法ですが、やり方も特徴もまったく異なります。

🔍 ざっくり説明すると…

  • RAGは「必要な情報を検索して答えるAI」
  • ファインチューニングは「あらかじめ覚えこませておくAI」

🧩 わかりやすい例え

概念たとえると…
🔎 RAG図書館の司書さん（質問されたら本を探して答える）
🧠 ファインチューニング試験勉強して知識を記憶している学生

📚 違いを一覧で比較！

項目RAG（検索付きAI）ファインチューニング（AIの再学習）
方法必要なときに外部データを検索元データをAIにあらかじめ学習させる
対応できる内容外部の大量データ、最新情報ルール、定型文、会社特有の言い回しなど
メリット最新の情報を扱える、修正しやすい応答が高速で安定、ネット環境が不要な場合も
デメリットデータベースや検索の仕組みが必要学習コスト・時間が高い、データ変更に弱い
よく使われる場面FAQ・マニュアル検索・業務ナレッジ対応チャットボットのトーン統一、業界用語適応

💡 どちらを使うべき？

ニーズおすすめ
マニュアル・PDF・社内ドキュメントを検索して答えたい✅ RAG
「会社らしい」言い回しやFAQの形式をAIにしっかり覚えこませたい✅ ファインチューニング

🛠 両方使うのが理想！

  • ファインチューニングで「話し方」や「口調」「社内用語」に慣れさせ、
  • RAGで「情報源」を常に最新に保つ

このように役割を分けてハイブリッド運用することで、より高性能なAIになります！

SyschooLMSのAICHATは、最高品質となるRAG＋ファインチューニングのハイブリッド運用。貴社専用にチューニングしたLLMのモデルを実装してご利用いただけます。