エクサベース AIの文書検索（RAG：Retrieval-Augmented Generation）機能は、AIに社内資料などの特定の情報を読み込ませることで、その内容に基づいた回答を生成する機能です。RAGを活用することで、通常のチャットでは対応できない以下の具体的な効果が期待できます。
1. 誤情報の抑制（ハルシネーション対策）
通常のAIモデルは学習した知識に基づいて「それらしい回答」を推論するため、複雑な内容において誤った情報を生成してしまうリスク（ハルシネーション）があります。文書検索を利用することで、AIはアップロードされたドキュメント内の事実を確認してから回答を構成するため、誤情報の発生を大幅に抑えることが可能です。
2. 回答の根拠（出典）の表示
AIが回答を生成する際、参照したドキュメントの特定の箇所を根拠（ソース）として提示することが可能です。利用者は提示された出典元を直接確認できるため、回答の正確性を簡単に検証でき、業務における信頼性が向上します。また、適切な判断ができない場合には「わからない」と答えるように制御することで、不確かな情報によるリスクを回避できます。
3. 社内独自の専門知識の活用
ドキュメント管理画面から、議事録、マニュアル、プロジェクトレポートなどをアップロードすることで、AIが検索しやすい「ベクトルデータ」として格納されます 。これにより、一般のAIモデルでは持ち得ない独自の専門知識や過去のナレッジを背景とした回答が得られるようになります。