← プロデジ（データ・AI）想定問題集 トップへ
科目A: AI技術・生成AI（問21〜28）
問25
RAG（検索拡張生成、Retrieval-Augmented Generation）の説明として最も適切なものはどれか。
A大規模言語モデルの内部パラメータを追加データで再学習させる手法
B生成AIの出力を後処理で自動翻訳するパイプライン
C大規模言語モデルを複数台のGPUに分散配置する計算最適化手法
D生成AIが回答する際に外部の信頼できるデータソースから関連情報を検索・参照させ、その内容を踏まえて回答を生成させる手法
解説
RAG は、ユーザーの質問に対して外部の信頼できるデータソース（社内文書、ナレッジベース等）から関連情報を検索し、その内容を踏まえて大規模言語モデルに回答を生成させる手法です。最新情報・専有情報への対応やハルシネーション抑制に有効で、モデル再学習は不要です。