RAGが必要な理由
RAG（検索拡張生成）が使われる理由として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
学習していない最新情報や社内資料を根拠として与え、出典も示しやすくするため。
- B
社内の資料をモデルに追加で学習させ、パラメータに知識を組み込むため。
- C
回答をあとから検索結果と照合して誤りを取り除き、回答の正確さを保証するため。
- D
プロンプトを短くして、一度に処理するトークン数と利用料金を減らすため。
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正解：A
RAGは、質問に関係する文書を検索し、その内容をプロンプトに加えて回答させる。最新情報や社内情報を扱え、出典を示しやすいが、検索の質に左右される。
- A
正しい。モデルを再学習せずに知識を補え、ハルシネーションも減らせる。
- B
誤り。資料を学習させてパラメータを更新するのは、ファインチューニング。RAGはモデルを再学習しない。
- C
誤り。RAGは回答の前に文書を渡す仕組み。誤りは減らせるが、正確さを保証するものではない。
- D
誤り。検索した文書をプロンプトに加えるので、トークン数はむしろ増えることが多い。
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