GLOSSARY
検索拡張生成（RAG）
モデルがまず関連文書（やウェブ）を検索し、見つけた内容に基づいて出典付きで回答する手法です。
RAG はモデルの言語能力に検索ステップを組み合わせます。回答の前に、システムがあなたの文書やライブのウェブから関連箇所を取得してコンテキスト窓に注入し、モデルはその材料に基づいて、通常は引用付きで答えます。
NotebookLM が自分のソースだけから答え、Perplexity がウェブを引用するのは RAG のおかげです。事実質問でのハルシネーションを大幅に減らし、学習データに存在しない知識 — 社内 Wiki、今週のニュース、今日の在庫 — から答えさせることを可能にします。