RAGとは「Retrieval-Augmented Generation（検索強化生成）」の略で、生成AIに情報検索の機能を組み合わせた手法です。RAGモデルは、まず外部データベースやドキュメントから関連情報を検索し、その結果をもとにテキストを生成します。この手法により、最新の情報や特定のドキュメントを参照しながら、より正確で文脈に応じた回答が得られるため、一般的な生成AIよりも信頼性の高い情報提供が可能です。

RAGの活用例:

• カスタマーサポート: 顧客からの質問に対して、FAQや内部資料を参照しながら回答を生成することで、適切で最新の情報を提供できます。
• リサーチや調査レポート: 膨大なデータベースから関連する情報を取り出し、まとめた内容を生成するため、より精度の高い分析や報告が可能になります。

RAGは、AIが「生成」と「検索」を組み合わせて行動するため、動的な情報提供や精度の向上が求められる用途に非常に適しています。

RAGはあくまで「手法（テクニック）」であり、Difyや他のAIアプリケーションが直接「RAGそのもの」というわけではありません。RAGは、生成AIに「検索機能」を組み合わせて、必要な情報をまず検索で取得し、その後にAIが生成するテキストに活用する手法です。