AI資格 模擬試験

生成AIパスポート 模擬試験 第1回 問26・第3章 AIエージェント（RAG（検索拡張生成））

RAGの仕組み

1. A

   文書を分割して保存しておき、質問と同じ単語を含む文書を、一致する単語の数で選んで渡す。

2. B

   質問を受けたら先にLLMに回答を作らせ、その回答に近い文書を探して出典として添える。

3. C

   文書をLLMに要約させて保存しておき、質問を受けたら、要約の全体をプロンプトに入れる。

4. D

   文書を分割してベクトル化して保存し、質問に意味の近い文書を検索してLLMに渡す。

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正解：D

RAGは、事前に文書をチャンクに分割し、埋め込み（ベクトル）にして保存する。質問時に、近い文書を検索し、プロンプトに加えて生成する。

文書は分割・ベクトル化して保存し、質問に意味の近い文書を検索してLLMに渡す。

• A

  誤り。キーワード検索の説明。ベクトル検索は、単語が一致しなくても、意味の近い文書を探せる。

• B

  誤り。検索は回答を作る前に行い、取り出した文書を根拠として生成する。

• C

  誤り。検索をせずに全体を渡すと、コンテキストの上限に達しやすい。RAGは、質問に関係する部分を検索して渡す。

• D

  正しい。意味の近さで検索する（セマンティック検索）。

学習のポイント：チャンクの分け方や、メタデータが精度を左右する。

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