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RAG(Retrieval-Augmented Generation - 検索拡張生成)とは、大規模な言語モデルと情報検索システムを組み合わせて、より正確で文脈に関連した応答を生成するAIのフレームワークです。このセットアップでは、モデルは応答を生成する前に、データベースや知識ソースから特定の事実情報を検索します。このプロセスはAI出力の正確性と信頼性を高め、RAGを質問応答、コンテンツ作成、テクニカル・サポートなど、正確性と最新情報が重要なアプリケーションにとって価値あるものにしています。
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