大規模言語モデル（LLM）の進化によって、企業や研究機関における生成AI活用の幅はかつてないほど広がりました。しかし、LLMをそのまま利用するだけでは、現実のビジネス要件を満たすには不十分な場面も多く存在します。例えば、最新情報を反映させたい場合や、社内のナレッジを踏まえた応答が必要な場合、LLM単独では対応できません。また、長文処理や複雑な文脈理解においては、知識の欠落や幻覚（hallucination）が課題になります。

そこで登場するのが RAG（Retrieval-Augmented Generation） です。RAGは「検索」と「生成」を組み合わせるアプローチであり、外部データを取得してLLMに統合することで、より信頼性の高い応答を生み出します。この設計は、社内情報検索、FAQ自動応答、法務文書レビュー、研究支援など、多様な分野で注目を集めています。

本記事では、そのRAGを支える代表的な二つのフレームワーク LangChain と LlamaIndex を比較します。本記事では両者の設計思想やアーキテクチャ、強みと弱みを整理し、プロジェクトに応じた最適な選択の仕方を解説します。また、実務での適用を見据えたアイデアや応用のヒントも盛り込み、読者が自分のユースケースに合わせて戦略的に判断できるように導きます。

DXの進展に伴い、生成AIは文章作成や顧客対応、データ分析など多くの分野で活用され、業務効率や競争力向上に貢献しています。しかし同時に、「ハルシネーション」と呼ばれる、事実と異なる情報を生成する問題が顕在化しています。

本記事では、ハルシネーションの定義、原因、種類、リスクを整理し、業界別の影響や最新技術による対策も紹介します。企業が生成AIを安全かつ効果的に導入するための実践的な指針を提供します。