🧠 RAGとは？
RAG（ラグ）は、正式には Retrieval-Augmented Generation（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション）といいます。
日本語にすると「検索付き生成AI」というような意味です。
🧩 RAGの仕組み：3ステップで簡単解説
① 質問を受け取る（ユーザーが聞く）
たとえば、あなたが「ChatGPTに会社のマニュアルについて質問」したとします。
✍️ 例：「有給休暇の申請方法は？」
② 関係ある情報を検索する（AIが調べる）
ChatGPTはまず、あらかじめ登録されている「社内マニュアル」や「PDF」などのデータの中から、
その質問に関係が深い部分をベクトル検索で探し出します。
🔍 「申請方法が書かれているマニュアルの一部を見つける」
③ 見つけた情報を使って答える（生成する）
見つけた内容をベースにして、ChatGPTが文章を組み立てて答えを返します。
💬 「有給休暇の申請は、申請フォームに記入して、上司の承認を得る必要があります。」
✅ ポイント（普通のChatGPTとの違い）
| 通常のChatGPT（生成） | RAG（検索＋生成） |
|---|---|
| 頭の中の知識で答える | 外部データを見てから答える |
| 最新情報に弱い | データ次第で更新できる |
| ハルシネーション（うそ）が出やすい | より正確・根拠ある回答ができる |
🧠 例えるなら…
RAGは「AIに辞書や資料を持たせて、答えさせるやり方」です。
普通のChatGPTは「記憶だけで答える人」、RAGは「調べながら答える人」のイメージです。
🔧 RAGで必要なもの（技術的に）
- ベクトル検索（類似データを探す仕組み）
- Embedding（埋め込み）（文章を数値化する技術）
- 生成モデル（GPTなど）（自然な回答を作る）
- データベース（PDF・FAQ・Webなどの元情報）
SyschooLMSのAICHATは生成AIを活用し、RAGで回答を行うAIチャットボットです。
よく言われている格安AIチャットボットのAI検索のみとは違います。
さらにSyschooLMSのAICHATは教師用チャットボットとして、通常のLLMを利用するのではなく、専用にモデリングされたLLMにて回答を生成するので、より企業ニーズに合わせた応答を生成することができるのが特徴です。
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