【正解: D】の理由

頻繁に更新される事実 (最新の社内文書) の参照は RAG が適し、口調や書式など振る舞いの恒久的な固定は fine-tuning が適します。RAG は外部インデックスを更新するだけで最新情報を根拠として引用でき、fine-tuning は学習させたブランド ボイスを追加プロンプトなしで毎回の応答に反映します。事実の鮮度と表現の一貫性という異なる目的を、両手法の役割分担で同時に満たせるため、要件に最も合致します。要件ごとに手法を使い分ける設計が、精度と保守性の両立につながります。RAG は検索インデックスを更新するだけで最新文書を反映でき、モデルの再学習は不要です。

【他選択肢が違う理由】

• A: RAG は事実参照向けで、口調の恒久固定は fine-tuning の役割です。
• B: prompt engineering だけでは最新の社内文書を根拠にできません。
• C: fine-tuning は頻繁な文書更新の反映に毎回再学習が必要で非現実的です。

【参考】

Microsoft Learn: 取得拡張生成 (RAG)