RAG（検索拡張生成）
RAGとは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、LLMが回答する前に外部のドキュメントやWebを検索して根拠を取り込み、その情報を踏まえて回答を生成する仕組みです。
RAG（検索拡張生成）
ひと言で: AIが「ググってから答える」仕組みです。
RAGとは
RAG（ラグ）は Retrieval-Augmented Generation の略で、LLMが回答する直前に外部の知識源（社内文書・Web・データベース）を検索（Retrieval）し、見つかった情報をプロンプトに組み込んでから回答を生成（Generation）するアーキテクチャです。
通常のLLMは学習時点までの知識しか持たないため、
- 最新情報に答えられない
- ハルシネーション（嘘）を起こしやすい
- 自社固有の情報を持っていない
という課題があります。RAGで「都度ググる」または「自社文書を検索する」ようにすることで、これらを解決します。
なぜ重要か
ChatGPT検索・Perplexity・Google AI Overview などのAI検索はすべてRAGアーキテクチャを採用しています。 LLMOの本質は「RAGに引用される側になる」こと です。クローラーが拾いやすく、ベクトル検索でヒットしやすく、引用しやすい構造に整えるのがLLMO施策です。
例・具体例
- Perplexityがサイテーション付きで回答 → 裏でRAGが動いて出典を取得している
- 社内FAQ用RAGチャットボット: 社内マニュアルをベクトル化 → 質問時に類似文書を検索 → LLMが回答
初心者向けまとめ
- RAG = 検索 + 生成のハイブリッド
- AI検索の中核アーキテクチャ
- 「引用される側」になるのがLLMOの本質
関連用語
もっと詳しく
関連用語
- AI Overview（AIオーバービュー）
AI Overviewとは、Google検索結果の最上部にAI（Gemini）が要約回答を表示する機能。2024年5月から米国で本格導入され、2024年8月以降日本を含む各国に拡大。SEO/LLMOの最重要トピックです。
- AEO（Answer Engine Optimization）
AEOとは「Answer Engine Optimization（回答エンジン最適化）」の略。フィーチャードスニペット・音声検索・AI回答など、ユーザーの質問に直接答える形式の検索結果に最適化する取り組みです。
- SGE（Search Generative Experience）
SGEとは「Search Generative Experience（検索生成体験）」の略で、Googleが2023年に発表した生成AI検索の実験名。2024年5月にAI Overviewへリブランドされ、現在はSGE = AI Overviewと考えてOKです。
- LLM（大規模言語モデル）
LLMとは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略で、膨大なテキストデータで学習された巨大なAIモデル。ChatGPT、Gemini、Claudeなどの中身がLLMで、現代の生成AIの中核技術です。