RAGの基本的な仕組み 問題 生成AIの技術である「RAG（検索拡張生成）」の基本的な仕組みとして正しいものを1つ選べ。 1. 入力されたテキストを他の言語に翻訳するだけの単純なシステムである。 2. 外部のデータベースから関連する情報を検索しそれを元にしてAIに回答を生成させる。 3. 学習データに意図的にノイズを加えてAIの汎化性能を高める技術である。 4. 画像とテキストを同じ埋め込み空間にマッピングして類似度を評価する技術である。 この問題の関連テキスト RAG Web教科書で詳しく学ぶ » 📘 もっと体系的に学びたい方へ 🎁 全問図解の無料Udemy講座 380問／先着30名・限定クーポン 📕 おすすめ教材2選 2026シラバス対応 ← 前の問題 次の問題 → 🎓 講義もセットで学びたい方へ（講義＋問題集のオールインワン）🎫 1,300円クーポン配布中（5/30(土)12:00まで）講義＋本番形式の模擬試験2回分をオールインワンで／2026年改訂シラバス対応講座を見る → 📝 問題演習を徹底したい方へ（問題集特化・200問＋模擬試験3回分） 🎫 クーポン配布中（1,500円） 2026年2月改訂シラバス・最新動向に完全対応／全問解説付き 詳細を見る → おすすめ記事【2026年版】生成AIパスポート 無料問題集・過去問で本番対策｜全問解説付き📚 より詳細を学びたい方へ🎓 動画で学ぶ合格者が選ぶ Udemy講座3選2026年シラバス対応。タイプ別におすすめ3講座を比較。📕 紙で読む2026対応 おすすめ参考書2選改訂シラバスに完全対応した参考書を厳選比較。 同じカテゴリの問題 テキスト生成AIの仕組み テキスト生成AIの主要サービス 画像生成AIのデータ処理 リマスタリング技術の理解 動画生成AIの主要モデル ディープフェイクの定義 偽情報と誤情報の違い ディープフェイクの悪用事例 ● RAGの基本的な仕組み (表示中) RAGの導入メリット チャンクの役割 ベクトルデータベースの特徴 RAGとファインチューニングの違い RAGの歴史 AIエージェントと従来のAIの違い AIエージェントの処理サイクル GenSparkの特徴 Manusの特徴 Skywork AIの特徴 MCPの役割 カテゴリを選択する 他のカテゴリを選択する
