RAG（検索拡張生成）におけるコンテキスト抽出を最適化するプロンプト技術

RAG（検索拡張生成）におけるコンテキスト抽出を最適化するプロンプト技術とは

RAG（検索拡張生成）におけるコンテキスト抽出を最適化するプロンプト技術とは、大規模言語モデル（LLM）が外部データベースから取得した情報の中から、応答生成に最も適した文脈（コンテキスト）を効率的かつ正確に特定・抽出するために用いる、特定の指示文（プロンプト）設計の手法です。この技術は、LLMの出力精度と信頼性を向上させる上で不可欠であり、誤情報（ハルシネーション）のリスクを低減します。親トピックである「AIリスキリングのプロンプト技術」の一部として、このスキルはAIを効果的に活用し、専門知識の精度を高める上で中心的な役割を果たします。

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