AI▸LLM活用
AI: RAG（検索拡張生成・根拠付け）
knowledge所要 25分最新草稿
意味グラフ（この教材と内容的に近い教材・1ネスト）
例え（Analogies）
RAG＝持ち込み可の試験
暗記だけで答えさせるのでなく、関連資料を手元に持ち込ませてから答えさせる試験。手元資料(検索結果)に基づくので、当てずっぽう(幻覚)が減り、出典も示せる。
概要
📍 AI ▸ LLM活用 ▸ RAG ｜ 種別: knowledge ｜ facts_as_of 2026-06
公式ドキュメント — knowledge
🎞 スライド
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出典（sources）
RAG 一般 ; ベクトルDB docs ; 2026-06確認
確認問題（Review-Questions）
RAGで文書を検索可能にする前処理は？択一
基礎公式
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分割して埋め込み(embedding)し、ベクトル検索できるようにする。
RAGがハルシネーションを減らせる理由は？記述
基礎公式
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検索した関連文書を根拠としてプロンプトに与え、それに基づいて答えさせるから（出典も示せる）。
