--- title: "RAG の概要" slug: "rag-overview" updated: 2026-09-17T09:26:03Z published: 2026-09-17T09:26:03Z canonical: "guide.ncloud-docs.com/rag-overview" stale: true --- > ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://guide.ncloud-docs.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # RAG の概要 VPC環境で利用できます。 NAVERクラウドプラットフォームが提供する Retrieval Augmented Generation(RAG)サービスは、NAVERクラウドのハイパースケール(Hyperscale) AI技術である HyperCLOVA X言語モデルと、可用性およびデータの耐久性を保証する Object Storageサービスを利用して、精度の高い検索が可能なサービスを実現するのに役立ちます。 RAGサービスを利用すると、別途大規模な言語モデル学習を行うことなく、自分だけのデータを活用したカスタム検索をテストし、その結果を評価してパフォーマンス結果を確認できます。 ## RAGが提供する様々な機能 NAVERクラウドの RAGサービスは、以下のような特長があります。 - 強力なデータセキュリティ: 当社の検証済みデータを直接 APIで連携したり、Object Storageバケットに保存されたデータを連携して目的のデータを検索対象に設定し、安心してサービスをご利用いただけます。 - ユーザーフレンドリーな RAGシステム: RAGシステムと LLMを組み合わせてハルシネーションのリスクを軽減し、安定した検索システムを構築するためのデータ検索テストとデータセット評価をウェブコンソール画面で簡単に行うことができます。 - 柔軟なモデルテスト機能: カスタム検索サービスを実装する前の段階で検索結果に対するテストを行い、結果を確認することができます。検索モデルをテストするための様々なオプションを提供し、ユーザーが Retrievalプロセスでのテキスト分割方法、モデル構成、出典表示数などを直接設定できます。また、検索データ設定に加え、回答作成における LLMモデル連携、プロンプト設定やパラメータ設定も可能です。 - 出典表示ポリシー: ユーザーが直接設定したデータに基づいてインデックスを作成することで、検索結果におけるハルシネーションのリスクを軽減し、目的の情報に合わせたカスタム検索サービスをテストできます。 - データ品質検証: 設定したテストモデルに対する自己評価セットを適用して簡単に評価を行い、評価結果をダウンロードできます。 ## RAGご利用ガイドのご案内 RAGは、韓国リージョンでサービスを提供します。RAGを円滑に利用するために、以下の目次と目次別内容をご確認ください。 - [RAG の概要](/docs/ja/rag-overview): RAGの紹介と機能のご案内、RAGの利用に役立つガイド、関連リソースのご案内 - [RAG の仕様](/docs/ja/rag-spec): RAGを利用するためのサポート環境、制限事項、利用料金のご案内 - [RAG のシナリオ](/docs/ja/rag-procedure): RAGサービスを利用する全プロセスのご案内 - RAG を開始する: NAVERクラウドプラットフォームコンソールで RAGサービスの利用を開始する方法のご案内 - [ご利用の申し込みと解約](/docs/ja/rag-start): RAGサービスのご利用の申し込みと解約方法のご案内 - RAG を使用する: NAVERクラウドプラットフォームコンソールでの RAGの使用方法のご案内 - [RAG 画面](/docs/ja/rag-screen): RAGのホーム画面のご案内 - Services: NAVERクラウドプラットフォームコンソールでの RAGサービス作成方法のご案内 - [サービス作成](/docs/ja/rag-services-create): サービスの作成、削除、管理方法のご案内 - [API Key の管理](/docs/ja/rag-services-apikey): API Keyの作成と管理 - [サービステスト](/docs/ja/rag-services-testmodel): 作成されたサービスのモデルテスト方法のご案内 - Evaluations: RAGサービス評価方法のご案内 - [評価作成](/docs/ja/rag-evaluations-create): RAGサービスモデル評価の作成、削除のご案内 - [評価進行](/docs/ja/rag-evaluations-progress): 作成された評価の進行方法のご案内 - [RAG のリソース管理](/docs/ja/rag-resource): RAGのリソース情報 - [RAG の権限管理](/docs/ja/rag-subaccount): Sub Accountを活用した RAGの権限管理方法のご案内 - [RAG サービス AI倫理ガイド](/docs/ja/rag-ethics): NAVER AI倫理準則の遵守のために RAGに適用されるポリシーと実行案のご案内 - [RAG コンテンツ運用ポリシー](/docs/ja/rag-contentpolicy): RAGで作成するコンテンツ関連運用ポリシーのご案内 - [RAG の用語](/docs/ja/rag-glossary): RAG使用時に知っておくべき主な用語のご案内 - [RAG のリリースノート](/docs/ja/rag-releasenote): RAGガイドのアップデート履歴 ## RAG関連リソース NAVERクラウドプラットフォームでは、RAGサービスについての顧客の理解に役立つために、ガイドの他にも様々な関連リソースを提供します。本サービスを導入しようと検討中の場合は、以下のリソースを積極的に活用することをお勧めします。RAGサービスの関連リソースは、次の通りです。 - RAG開発ガイド - [RAGサービス APIガイド](https://api.ncloud-docs.com/docs/ja/rag-overview): 開発者のための APIの使用方法 - RAGへの理解と使用方法の高度化 - [Ncloud動作環境ガイド](/docs/ja/environment-environment-1-1): VPC環境とサポートの有無に関するガイド - RAGの利用に必要な連携サービスのご利用ガイド - [Sub Account ご利用ガイド](/docs/ja/subaccount-overview): RAGサービスを管理する様々な権限レベルの管理者アカウントが必要な場合に利用できる Sub Accountのガイド - [Object Storage ご利用ガイド](/docs/ja/storage-storage-6-1): ユーザーが RAGサービスの作成時にインデックスするデータストレージとして Object Storageサービスを利用する場合に参照できるガイド - [CLOVA Studio ご利用ガイド](/docs/ja/clovastudio-overview): RAGサービスの回答作成に必要な LLMモデルを提供する CLOVA Studioサービスのご利用ガイド