ある企業が、従業員が自然言語で質問すると Azure OpenAI Service のモデルが回答を返す社内知識検索システムを構築しました。このシステムのアーキテクチャで、モデルが社内ドキュメントの最新内容に基づいた回答のみを生成できるようにする技術を何と呼ぶか。
- A. プロンプトキャッシング
- B. ファインチューニング（Fine-tuning）
- C. グラウンディング（Grounding）
- D. トークナイゼーション
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正解: C
グラウンディング（Grounding）とは、生成 AI モデルの出力を信頼できる外部ソース（社内ドキュメント、データベース、検索結果など）に「根拠付ける」技術の総称です。RAG（検索拡張生成）はグラウンディングの代表的な実装方法であり、モデルが学習データ以外の事実に基づいて回答できるようになります。選択肢 B のファインチューニングはモデルの内部パラメータを追加学習で調整するもので、継続的な知識更新には不向きです。選択肢 A のプロンプトキャッシングは API コスト削減のための最適化技術です。選択肢 D のトークナイゼーションはテキストをトークン列に変換する処理であり、知識参照とは無関係です。