LLMの事実誤認（ハルシネーション）を抑え、社内文書等の最新知識を活用する「RAG（Retrieval-Augmented Generation: 検索拡張生成）」の仕組みとして、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
ユーザーの質問文をベクトル検索等で外部知識ベースから検索し、関連する文書チャンクをプロンプトのコンテキストとしてLLMに注入して回答を生成させる手法。
イ
外部知識ベースの全文章をLLMの重みパラメータに直接組み込むために、毎日モデル全体を再事前学習する手法。
ウ
LLMが出力した回答をGoogle検索にかけて、誤りがあればユーザー画面の表示を強制的に真っ白にする手法。
エ
インターネットの接続を遮断し、モデルの学習データ内に含まれる知識だけで回答することを強制する手法。