定義 AIエージェントが応答を生成する前に、知識ベースから関連ドキュメントまたはデータを取得する手法であり、モデルの出力を事実的なソースに基づかせます。RAGは幻覚を減らし、モデルが独自またはリアルタイムデータを使用することを可能にします。 なぜ重要かRAGは大規模言語モデルをエンタープライズデータにデプロイするための主流パターンです。ただし、RAGパイプラインは新しい攻撃面を導入します。知識ベース内の毒性ドキュメントは、モデルの応答に虚偽の情報または指示を注入する可能性があります。