RAGとはRetrieval-Augmented Generationの略で、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。通常のLLMは学習済みの知識だけで回答しますが、RAGでは質問に関連する情報を外部のデータベースやドキュメントから検索（Retrieval）し、その情報をもとに回答を生成（Generation）します。これにより、社内文書や最新情報など、LLMが学習していないデータにも対応できるようになります。企業での活用例としては、社内マニュアルや議事録をデータベース化し、社員がチャットで質問すると該当箇所を参照して正確に回答する社内AIアシスタントなどがあります。RAGはハルシネーション（AIの嘘）を減らす効果もあるため、ビジネス現場での導入が急速に進んでいます。