00 · まず3分で

答えは、3つの要点でわかる

  1. 1質問に関連する文書断片を検索し、モデルの文脈へ入れます。
  2. 2回答を根拠へ結びつけ、読者が出典を確認できるようにできます。
  3. 3検索漏れ、矛盾資料、誤読、根拠のない統合は残ります。

01 · モデルに開いた本を渡す

モデルに開いた本を渡す

質問を検索表現へ変換し、索引から関連断片を取り出して回答モデルへ渡します。学習時の記憶だけに依存しない点が重要です。

02 · 検索は別のモデル

検索は別のモデル

分割方法、埋め込み、絞り込み、順位付けが、どの証拠をモデルに見せるか決めます。決定的資料が抜ければ、回答側だけで確実に救えません。

FIG. 02仕組みを段階で追う
仕組みの関係を示す概念図です。特記のない形状・縮尺・時間は実測値ではありません。

03 · 資料を読んでも誤る

資料を読んでも誤る

モデルは文書を無視したり、両立しない主張を混ぜたり、支えていない文へ引用を付けたりできます。資料自体が古い、汚染されている場合もあります。

04 · 二層で評価する

二層で評価する

関連資料を拾えたかという検索品質と、その資料に従ったかという回答品質を分けて測ります。一つの総合点だけでは故障箇所が見えません。

05 · RAGは保証書ではない

RAGは保証書ではない

良い設計は引用、日付、アクセス権、矛盾時の拒否を扱います。誤った統合が重大な用途では、最終確認が必要です。

06 · 出典と証拠

出典と証拠

主張を、基礎論文・標準文書、または更新記事の一次研究までたどれます。

  1. 01
    Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

    この記事の仕組み・測定事実・確度の境界を支える資料です。

    一次研究 ↗
  2. 02
    Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey

    この記事の仕組み・測定事実・確度の境界を支える資料です。

    学術レビュー ↗
更新履歴2026年8月29日 · 初回5言語版。仕組み・限界・図解・出典を確認。