サイトAIアシスタントはどうやって製品を「覚える」か：ナレッジベース（RAG）とは

「AIアシスタントは事前に学習させる必要がある」と聞くと、多額の費用がかかると思われがちです。実際によく使われる方法は、モデルの再学習ではなく、AIのためにナレッジベースを用意することです。

RAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、「先に調べてから答える」という意味です。お客様から質問が来ると、システムがナレッジベースから関連性の高い内容を探し出し、それをもとにAIが回答をまとめます。

用意するもの

• 製品説明、価格表、よくある質問
• PDF、契約書のひな形、マニュアル
• 既存のWebページ

これらをナレッジベースに渡せば、エンジニアが質問ごとに設定しなくても、AIが資料に基づいて回答できます。

間違いが起きにくい理由

ご提供いただいた資料に基づいて答えるためです。資料に書かれていないことは、良い設計であれば「情報がありません」と伝えて担当者に引き継ぎ、答えを作り上げることはしません。

情報が更新されたら

会社の情報が変わったらナレッジベースを更新します。再学習は不要で、AIの回答もそれに合わせて変わります。