RAGなしのLLMは事前学習済みデータに依存するため、非公開データへの対応が限定的であり、ハルシネーションが発生する可能性があります。一方、RAGありのLLMは非公開の独自データベースを活用することで、正確性と信頼性が向上しハルシネーションの発生を低減させる効果があります。