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BedrockのRAGとGuardrailsの違い：検索・根拠・出力制御を整理

社内資料を参照するAIでも、不適切な助言や個人情報の出力は別に対策が必要です。何を検索するか、何を回答の根拠にするか、何を公開させないかを分けると、構成の役割が見えます。

更新：2026年11月3日

RAGは回答へ渡す情報を探す仕組み

RAGは関連資料を取り出し、生成時のコンテキストとして使う考え方です。検索できる資料の品質、言語、絞り込み条件を確認します。検索結果があるだけで、生成されたすべての記述が正しいと判断しないことが大切です。

禁止トピック、特定語句、機密情報、根拠との整合性には異なる制御があります。要求を分け、対象の入力や応答にどの制御を適用するか考えます。単にプロンプトを強く書くこととは役割が異なります。

必要な資料を取れたかと、その資料に基づいて答えたかを分けて確認します。正しい回答の誤遮断、検索漏れ、待ち時間もテスト対象です。まず関連例題で要求を分類し、選択理由を自分の言葉で説明してみましょう。