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市場調査レポート
商品コード
1755862

検索拡張生成市場の2032年までの予測：機能別、展開別、組織規模別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Retrieval Augmented Generation Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Function, Deployment, Organisation Size, Technology, Application, End User, and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=145.58円
検索拡張生成市場の2032年までの予測：機能別、展開別、組織規模別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年06月06日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界の検索拡張生成（RAG）市場は、2025年に18億1,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは51.1％で成長し、2032年には326億米ドルに達すると予測されています。

検索拡張生成は、生成AIと外部情報検索を組み合わせた高度な自然言語処理技術です。事前に訓練された知識のみに依存する従来のモデルとは異なり、RAGは推論中に外部ソースから関連データを動的に取得し、より正確で文脈を考慮した応答を生成します。このアプローチにより、複雑なクエリを処理し、事実の正確性を向上させ、カスタマーサポート、法務調査、ヘルスケア、コンテンツ生成などのドメインに適応するモデルの能力が強化されます。

自然言語処理（NLP）の進歩

自然言語処理（NLP）の急速な進歩は、検索拡張世代（RAG）システムの採用を促進しています。言語モデルの改善により、情報検索と応答精度が向上し、AI主導のアプリケーションがより文脈を意識したものになります。NLPとRAGの統合により、より正確で人間のような対話が可能になり、意思決定の効率が向上します。さらに、カスタマーサポートやコンテンツ作成におけるAIの利用が増加し、検索拡張技術の範囲が拡大しています。これらの要因が総合的に、様々な業界におけるRAGの需要拡大に寄与しています。

システム統合の複雑さ

検索メカニズムと生成モデルをシームレスに組み合わせるには、多くの場合、堅牢なオーケストレーション、高い計算リソース、および慎重なレイテンシ管理が必要です。さらに、レガシーシステムと最新のAPI間の互換性を確保することは、統合にさらなる摩擦をもたらします。セキュリティ、データプライバシー規制、スケーラビリティも課題を複雑にしています。組織がRAGソリューションをドメイン固有のニーズに合わせようとすると、カスタマイズは複雑さを増し、熟練した労働力が必要となり、導入コストが増大します。これらの要因は総体的に採用を遅らせ、実環境におけるRAGシステムのエンドツーエンドの実装を複雑にしています。

コンテキストを認識するAIへの需要の高まり

企業は、複雑なユーザークエリを理解し、適切な応答を生成するAIモデルを優先しています。RAGは、リアルタイムの検索メカニズムを生成モデルと統合することで文脈理解を強化し、会話AIの精度を向上させます。ヘルスケア、金融、カスタマーサービスなどの業界では、ユーザー体験をパーソナライズするためにRAGを搭載したアプリケーションに投資しています。さらに、マルチモーダルAIの進歩は、テキストベースのインターフェースを超えて、検索を利用したソリューションの範囲を拡大しつつあります。AI主導のコミュニケーションツールの継続的な進化は、RAG採用の大きな機会を提示しています。

標準化の欠如

AIモデルのアーキテクチャや検索技術は様々であるため、異なるアプリケーション間で性能に一貫性がありません。業界全体のベンチマークが存在しないため、企業がソリューションを効果的に評価・比較することは困難です。さらに、独自の検索フレームワークは相互運用性を制限し、クロスプラットフォームの展開を妨げます。データプライバシー規制は、コンプライアンス要件が地域によって異なるため、標準化の取り組みをさらに複雑にしています。統一されたガイドラインがなければ、企業はRAGシステムを最適化して普及させることが困難になる可能性があります。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、RAG（検索拡張生成）を含む、AIを活用した検索システムの採用を加速させました。ロックダウンやリモートワークのシナリオにより、コンテンツの自動生成やインテリジェントな情報検索への需要が高まりました。企業は、業務の継続性を維持し、デジタルインタラクションを強化するために、AIを活用したソリューションに目を向けた。パンデミック後の自動化とデジタルトランスフォーメーションの重視は、検索拡張モデルへの投資を引き続き促進しています。

予測期間中、文書検索セグメントが最大になる見込み

効率的な文書処理と知識管理の必要性により、文書検索分野が予測期間中最大の市場シェアを占めると予想されます。RAGシステムは、文脈を考慮した検索と生成応答を統合することで、検索精度を向上させます。法律、ヘルスケア、金融分野の組織は、意思決定を改善するために検索の自動化に投資しています。コンテンツへのアクセスを効率化するAIの重要性が高まっていることから、文書検索は市場の主要セグメントとして位置づけられています。

予測期間中、ヘルスケアセグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、ヘルスケアセグメントが最も高い成長率を示すと予測されます。これは、AIを活用した検索ソリューションが患者データ管理、臨床研究、診断支援に革命をもたらしているためです。ヘルスケア機関は、情報アクセシビリティを向上させ、医療上の意思決定を強化するためにRAGシステムを活用しています。ヘルスケアデータの複雑化に伴い、効率的な検索メカニズムが必要となり、RAGの採用を後押ししています。規制遵守と医療コンテンツ検索における精度の必要性が、市場の成長をさらに加速させています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、アジア太平洋地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、さまざまな産業でAI導入が急速に拡大していることが、この地域の成長を後押ししているためです。中国、インド、日本などの国々は、AI主導の情報検索システムに多額の投資を行っています。AI研究とデジタルトランスフォーメーションを支援する政府の取り組みが市場拡大に寄与しています。企業における非構造化データ量の増加は、高度な検索技術に対する需要を高めています。

CAGRが最も高い地域

予測期間中、北米地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。これは、同地域の強力なAI研究環境と高度な技術インフラが急速な導入をサポートしているためです。主要企業は、データ処理の最適化と情報検索の自動化のために、AIを活用した検索ソリューションを導入しています。金融やヘルスケアなどの業界全体でAI駆動型検索アプリケーションへの投資が増加しており、市場拡大に寄与しています。

無料のカスタマイズサービス

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかを提供します：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査資料
    • 1次調査資料
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の検索拡張生成市場：機能別

  • 文書検索
  • 応答生成
  • 要約・レポート
  • レコメンデーションエンジン

第6章 世界の検索拡張生成市場：展開別

  • クラウドベース
  • オンプレミス

第7章 世界の検索拡張生成市場：組織規模別

  • 大企業
  • 中小企業

第8章 世界の検索拡張生成市場：技術別

  • 自然言語処理（NLP）
  • ディープラーニング
  • 機械学習
  • ナレッジグラフ
  • セマンティック検索
  • ベクターデータベース
  • その他

第9章 世界の検索拡張生成市場：用途別

  • カスタマーサポート・チャットボット
  • コンテンツ生成
  • ナレッジマネジメント
  • 法務・コンプライアンス
  • マーケティング・セールス
  • 研究開発
  • 検索エンジンの強化
  • ヘルスケア情報検索
  • その他

第10章 世界の検索拡張生成市場：エンドユーザー別

  • 小売・eコマース
  • ヘルスケア
  • IT・通信
  • 金融サービス
  • 教育
  • メディア・エンターテイメント
  • その他

第11章 世界の検索拡張生成市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第12章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

  • Amazon Web Services
  • Microsoft
  • Google
  • IBM
  • OpenAI
  • Hugging Face
  • Meta AI
  • Anthropic
  • Cohere
  • Databricks
  • Clarifai
  • Informatica
  • NVIDIA
  • Vectara
  • Contextual AI
  • Nuclia
  • Skim AI
  • Geniusee
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Function (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Document Retrieval (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Response Generation (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Summarization and Reporting (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Recommendation Engines (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Deployment (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Cloud-based (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By On-premises (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Organisation Size (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Large Enterprises (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Small and Medium Enterprises (SMEs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Deep Learning (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Machine Learning (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Knowledge Graphs (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Semantic Search (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Vector Databases (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Other Technologies (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Customer Support and Chatbots (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Content Generation (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Knowledge Management (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Legal and Compliance (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Marketing and Sales (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Research and Development (2024-2032) ($MN)
  • Table 28 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Search Engine Enhancement (2024-2032) ($MN)
  • Table 29 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Healthcare Information Retrieval (2024-2032) ($MN)
  • Table 30 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
  • Table 31 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 32 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Retail and E-commerce (2024-2032) ($MN)
  • Table 33 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Healthcare (2024-2032) ($MN)
  • Table 34 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By IT and Telecommunications (2024-2032) ($MN)
  • Table 35 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Financial Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 36 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Education (2024-2032) ($MN)
  • Table 37 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Media and Entertainment (2024-2032) ($MN)
  • Table 38 Global Retrieval Augmented Generation Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC29756

According to Stratistics MRC, the Global Retrieval Augmented Generation Market is accounted for $1.81 billion in 2025 and is expected to reach $32.60 billion by 2032 growing at a CAGR of 51.1% during the forecast period. Retrieval Augmented Generation (RAG) is an advanced natural language processing technique that combines generative AI with external information retrieval. Unlike traditional models that rely solely on pre-trained knowledge, RAG dynamically retrieves relevant data from external sources during inference to generate more accurate, context-aware responses. This approach enhances the model's ability to handle complex queries, improve factual accuracy, and adapt across domains like customer support, legal research, healthcare, and content generation.

Market Dynamics:

Driver:

Advances in natural language processing (NLP)

The rapid advancements in natural language processing (NLP) are driving the adoption of Retrieval Augmented Generation (RAG) systems. Improved language models enhance information retrieval and response accuracy, making AI-driven applications more context-aware. The integration of NLP with RAG enables more precise and human-like interactions, improving decision-making efficiency. Additionally, the rising use of AI in customer support and content creation is expanding the scope of retrieval-augmented technologies. These factors collectively contribute to the growing demand for RAG in various industries.

Restraint:

Complexity in system integration

Seamlessly combining retrieval mechanisms with generative models often requires robust orchestration, high computational resources, and careful latency management. Moreover, ensuring compatibility across legacy systems and modern APIs introduces further integration friction. Security, data privacy regulations, and scalability also compound the challenges. As organizations attempt to tailor RAG solutions to domain-specific needs, customization increases complexity, demanding skilled labour and increasing deployment costs. These factors collectively slow adoption and complicate end-to-end implementation of RAG systems in real-world settings.

Opportunity:

Growing demand for context-aware AI

Businesses are prioritizing AI models that understand complex user queries and generate relevant responses. RAG enhances contextual comprehension by integrating real-time retrieval mechanisms with generative models, improving conversational AI accuracy. Industries such as healthcare, finance, and customer service are investing in RAG-powered applications to personalize user experiences. Additionally, advancements in multimodal AI are expanding the scope of retrieval-augmented solutions beyond text-based interfaces. The continued evolution of AI-driven communication tools presents a significant opportunity for RAG adoption.

Threat:

Lack of standardization

Varying AI model architectures and retrieval techniques create inconsistencies in performance across different applications. The absence of industry-wide benchmarks makes it difficult for businesses to evaluate and compare solutions effectively. Additionally, proprietary retrieval frameworks limit interoperability, hindering cross-platform deployment. Data privacy regulations further complicate standardization efforts, as compliance requirements differ across regions. Without unified guidelines, organizations may face difficulties in optimizing RAG systems for widespread adoption.

Covid-19 Impact

The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of AI-powered retrieval systems, including Retrieval Augmented Generation (RAG). Lockdowns and remote work scenarios increased demand for automated content generation and intelligent information retrieval. Businesses turned to AI-driven solutions to maintain operational continuity and enhance digital interactions. The post-pandemic emphasis on automation and digital transformation continues to drive investments in retrieval-augmented models.

The document retrieval segment is expected to be the largest during the forecast period

The document retrieval segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to the need for efficient document processing and knowledge management is driving adoption across industries. RAG systems enhance search accuracy by integrating context-aware retrieval with generative responses. Organizations in legal, healthcare, and finance sectors are investing in retrieval automation to improve decision-making. The rising importance of AI in streamlining content access positions document retrieval as a leading segment in the market.

The healthcare segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the healthcare segment is predicted to witness the highest growth rate, due to AI-powered retrieval solutions are revolutionizing patient data management, clinical research, and diagnostic assistance. Healthcare institutions are leveraging RAG systems to improve information accessibility and enhance medical decision-making. The increasing complexity of healthcare data necessitates efficient retrieval mechanisms, boosting RAG adoption. Regulatory compliance and the need for precision in medical content retrieval further accelerate market growth.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to the rapid expansion of AI adoption across various industries is fuelling regional growth. Countries like China, India, and Japan are heavily investing in AI-driven information retrieval systems. Government initiatives supporting AI research and digital transformation contribute to market expansion. The growing volume of unstructured data in enterprises is increasing demand for advanced retrieval technologies.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to the region's strong AI research landscape and advanced technological infrastructure support rapid adoption. Major enterprises are implementing AI-powered retrieval solutions to optimize data processing and automate information retrieval. Increasing investments in AI-driven search applications across industries such as finance and healthcare contribute to market expansion.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Retrieval Augmented Generation Market include Amazon Web Services, Microsoft, Google, IBM, OpenAI, Hugging Face, Meta AI, Anthropic, Cohere, Databricks, Clarifai, Informatica, NVIDIA, Vectara, Contextual AI, Nuclia, Skim AI, and Geniusee.

Key Developments:

In June 2025, NVIDIA announced a collaboration with Novo Nordisk to accelerate drug discovery efforts through innovative AI use cases. The work supports Novo Nordisk's agreement with DCAI to use the Gefion sovereign AI supercomputer.

In February 2025, Amazon Web Services (AWS) announced Ocelot, a new quantum computing chip that can reduce the costs of implementing quantum error correction by up to 90%, compared to current approaches. Developed by the team at the AWS Center for Quantum Computing at the California Institute of Technology, Ocelot represents a breakthrough in the pursuit to build fault-tolerant quantum computers.

Functions Covered:

  • Document Retrieval
  • Response Generation
  • Summarization and Reporting
  • Recommendation Engines

Deployments Covered:

  • Cloud-based
  • On-premises

Organization Sizes Covered:

  • Large Enterprises
  • Small and Medium Enterprises (SMEs)

Technologies Covered:

  • Natural Language Processing (NLP)
  • Deep Learning
  • Machine Learning
  • Knowledge Graphs
  • Semantic Search
  • Vector Databases
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Customer Support and Chatbots
  • Content Generation
  • Knowledge Management
  • Legal and Compliance
  • Marketing and Sales
  • Research and Development
  • Search Engine Enhancement
  • Healthcare Information Retrieval
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Retail and E-commerce
  • Healthcare
  • IT and Telecommunications
  • Financial Services
  • Education
  • Media and Entertainment
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Retrieval Augmented Generation Market, By Function

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Document Retrieval
  • 5.3 Response Generation
  • 5.4 Summarization and Reporting
  • 5.5 Recommendation Engines

6 Global Retrieval Augmented Generation Market, By Deployment

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Cloud-based
  • 6.3 On-premises

7 Global Retrieval Augmented Generation Market, By Organisation Size

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Large Enterprises
  • 7.3 Small and Medium Enterprises (SMEs)

8 Global Retrieval Augmented Generation Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Natural Language Processing (NLP)
  • 8.3 Deep Learning
  • 8.4 Machine Learning
  • 8.5 Knowledge Graphs
  • 8.6 Semantic Search
  • 8.7 Vector Databases
  • 8.8 Other Technologies

9 Global Retrieval Augmented Generation Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Customer Support and Chatbots
  • 9.3 Content Generation
  • 9.4 Knowledge Management
  • 9.5 Legal and Compliance
  • 9.6 Marketing and Sales
  • 9.7 Research and Development
  • 9.8 Search Engine Enhancement
  • 9.9 Healthcare Information Retrieval
  • 9.10 Other Applications

10 Global Retrieval Augmented Generation Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Retail and E-commerce
  • 10.3 Healthcare
  • 10.4 IT and Telecommunications
  • 10.5 Financial Services
  • 10.6 Education
  • 10.7 Media and Entertainment
  • 10.8 Other End Users

11 Global Retrieval Augmented Generation Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 Amazon Web Services
  • 13.2 Microsoft
  • 13.3 Google
  • 13.4 IBM
  • 13.5 OpenAI
  • 13.6 Hugging Face
  • 13.7 Meta AI
  • 13.8 Anthropic
  • 13.9 Cohere
  • 13.10 Databricks
  • 13.11 Clarifai
  • 13.12 Informatica
  • 13.13 NVIDIA
  • 13.14 Vectara
  • 13.15 Contextual AI
  • 13.16 Nuclia
  • 13.17 Skim AI
  • 13.18 Geniusee