境界づけられたコンテキスト（きょうかいづけられたこんてきすと）

最終更新：2026/4/25

境界づけられたコンテキストは、特定の情報処理タスクにおいて、モデルがアクセスできる知識の範囲を限定する技術である。

別名・同義語検索拡張生成RAG

ポイント

大規模言語モデルにおいて、幻覚を抑制し、より正確な応答を生成するために用いられる。関連性の低い情報を排除することで、効率的な推論を可能にする。

概要

境界づけられたコンテキスト（RAG: Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させるための手法の一つである。LLMは、学習データに基づいてテキストを生成するが、学習データに含まれていない情報や、最新の情報に対しては対応できないという課題がある。境界づけられたコンテキストは、この課題を解決するために、LLMがテキストを生成する際に、外部の知識ベースから関連情報を取得し、それをコンテキストとして与えることで、より正確で適切な応答を生成することを目的とする。

技術的な詳細

境界づけられたコンテキストの基本的な流れは以下の通りである。

質問の入力: ユーザーから質問が入力される。
関連情報の検索: 質問に基づいて、外部の知識ベース（例：ベクトルデータベース、ドキュメントストア）から関連情報を検索する。
コンテキストの構築: 検索された関連情報を、質問と合わせてLLMへの入力として準備する。
テキストの生成: LLMは、質問とコンテキストに基づいてテキストを生成する。

活用事例

境界づけられたコンテキストは、様々な分野で活用されている。

カスタマーサポート: 顧客からの問い合わせに対して、製品マニュアルやFAQなどの知識ベースから関連情報を取得し、正確な回答を提供する。
医療: 医師が患者の症状に基づいて、医学論文や臨床ガイドラインなどの知識ベースから関連情報を取得し、適切な診断や治療を行う。
金融: 金融アナリストが市場の動向に基づいて、ニュース記事や企業レポートなどの知識ベースから関連情報を取得し、投資判断を行う。

今後の展望

境界づけられたコンテキストは、LLMの性能を向上させるための重要な技術であり、今後もさらなる発展が期待される。特に、知識ベースの構築や検索技術の改善、LLMとの連携強化などが重要な課題となる。