RAG、仕組みを説明できる？
RAG（検索拡張生成）の流れ、ファインチューニングとの違い、うまくいかない原因まで確認します。
この問題のねらい
RAGを「AIに社内資料を覚えさせる技術」ではなく、検索結果を渡して答えさせる仕組みとして説明できるかを確かめます。
はじめる前に
この問題では、すぐに正解は表示しません。まず自分の言葉で回答してみてください。
最後まで回答すると、問題とあなたの回答をまとめてコピーできます。普段使っているAIチャットに貼り付けると、理解度をチェックしてもらえます。
こんな問題が出ます
- Q1
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは何ですか？ 何のために使われるのかも説明してください。
- Q2
RAGの一般的な処理の流れを、「事前の準備」と「質問されたとき」に分けて説明してください。
- Q3
RAG と ファインチューニング は、どちらも「AIに独自の知識を使わせる方法」として比較されます。 違いと、それぞれが向いている場面を説明してください。
- Q4
社内文書を使ったRAGを作ったところ、資料に書いてあるはずのことを「わかりません」と答えることが多くあります。 考えられる原因を2つ以上挙げてください。
- Q5
次の説明の問題点を指摘してください。 「RAGを使えば、AIは資料に書いてあることだけを答えるようになるので、ハルシネーションは完全になくなる」