はじめに

近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の発展により、AIの実用性は飛躍的に向上しています。しかし、一般的な生成AIモデルでは、最新の情報を反映させたり、特定のドメインに適応した応答を生成したりすることに課題があります。こうした状況の中で、AIの精度と信頼性を向上させる新たな技術として注目されているのが、「RAG（Retrieval Augmented Generation）」です。

RAGは、検索技術と生成AIモデルを組み合わせることで、外部データベースから関連情報を検索し、それを基に回答を生成する仕組みを提供します。このアプローチにより、LLMが持つ情報の限界を克服し、常に最新かつ正確な回答を生成することが可能になります。

たとえば、RAGを活用したAIチャットボットは、企業内の製品データやFAQをリアルタイムで検索して顧客の質問に答えたり、研究機関では、膨大な論文データを瞬時に要約して研究者をサポートしたりすることができます。

本記事では、RAGの基本概念や仕組みから、実際の活用例や実装方法、さらにそのメリットについて詳しく解説します。RAG技術の可能性を理解し、自社のAI活用にどのように取り入れるべきか、一緒に考えていきましょう。

RAG（検索拡張生成）とは？

近年、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が一般的になりつつありますが、企業の利用においては、社内データを活用した特化型LLMシステムのニーズが高まっています。こうした状況の中で注目されている技術が「RAG（検索拡張生成）」です。

RAGは「Retrieval Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」と呼ばれます。この技術は、検索ベースと生成AIモデルの両方の長所を組み合わせた自然言語処理（NLP）技術です。RAGでは、質問やプロンプトに対する回答を生成する際に、外部データベースから関連する情報を取得（Retrieval）し、それを基に回答を生成（Generation）することで、最新情報を反映した正確な回答を提供することが可能になります。

さらに、検索データの要約に留まらず、得られた知識を処理・統合し、人間の言葉に近い自然な表現や文脈を反映した説明を生成することもできる点がRAGの強みです。

RAGシステムの仕組み

RAGのシステムは、検索AI技術と生成AIモデルを統合し、それぞれの機能を活用することで成り立っています。具体的な回答生成のフローは以下の通りです。

1. ユーザーが入力した質問やプロンプトをベクトル形式にエンコードする
   ユーザーの質問やプロンプトをベクトル形式に変換し、データベース検索に適した形式に整えます。
2. エンコードされたクエリを基に、外部データベースから関連情報を抽出する
   ベクトル形式にエンコードされたクエリを用いて、外部データベースから必要な情報を迅速かつ的確に検索・抽出します。
3. 抽出した情報とユーザーの質問をLLMに渡し、回答を作成する
   検索で得られた情報とユーザーの質問を生成AIに渡し、これらを統合して回答を生成します。

RAGを実装するためには、「LangChain」などのAI開発フレームワークを活用して、ユーザーとLLM、データベースを効果的に連携させることが一般的です。

RAGとLLM（大規模言語モデル）との関係性

RAGは、LLMの短所を補い、より有益な情報提供を可能にするための技術です。LLMは膨大なデータを学習して知識を生成する能力を持ちますが、最新の情報を常に反映することは難しく、誤った情報を生成する「ハルシネーション」などのリスクがあります。RAGを活用することで、LLMが持つこうした課題を解消し、信頼性の高い回答を提供することができます。

RAGとファインチューニングの違い

RAGと似たアプローチとして「ファインチューニング（Fine-Tuning）」があります。ファインチューニングは、既存のAIモデルに特定のデータを追加学習させることで、特定のタスクやドメインに特化したモデルを作り出す手法です。一方で、RAGは外部データベースを利用して情報を検索し、その情報を基に生成モデルが応答を作成するというアプローチです。このため、常に最新の情報を提供できるのがRAGの強みとなります。

RAGの利点

• 広範な知識を活用: 広大なデータベースから情報を検索し、幅広い知識を提供可能。
• 迅速な更新: データベースを更新するだけで、最新情報を反映可能。

ファインチューニングの利点

• 高精度: 特定タスクに対して非常に高い精度を実現。
• コスト効率: 既存モデルを活用するため、新規開発よりもコストを抑制。

RAGをAIに活用するメリット

RAGをAIに活用することで、以下のようなメリットが期待できます。

1. 検索人工知能と生成AIの統合

RAGの活用により、検索人工知能（AI）と生成AIの統合が実現し、より高精度なAIサービスが提供可能になります。検索AIモデルは、既存のオンラインデータベースから情報を抽出しますが、それだけではオリジナリティのある回答を生成することが難しいです。一方、生成AIモデルは文脈に合わせて独創的な回答を生成できますが、その精度を常時保つことに課題があります。これらの短所を克服するために、RAGが開発されました。

2. 学習データや訓練の効率化

RAGを使うことで、AIの学習データや訓練の効率化につながります。従来のAIでは膨大なデータセットを用意し、AIをトレーニングする必要がありましたが、RAGにより最新情報を効率的に提供できるようになるため、LLMの再学習やパラメーターのアップデートにかかるコスト削減が期待できます。

3. 応用範囲の拡大

RAGによって生成AIやLLMの応用範囲も広がります。検索AIモデルを活用して関連キーワードの抽出だけでなく、質問の背景や意図、関連トピックから文脈を包括的に把握することが可能になります。

RAGの主な活用例

RAGは多くの分野で応用が期待されています。以下に代表的な活用例を紹介します。

1. RAGによるチャットボットアプリケーションの導入

RAGは、コールセンターや社内FAQシステムでのチャットボットアプリケーションに役立ちます。外部データベースに格納された製品情報やサービスガイドをリアルタイムで参照できるため、顧客の質問に対して迅速かつ正確な回答を提供することが可能です。

2. マーケティング・市場調査の支援

RAGは、マーケティングや市場調査の効率化にも貢献します。生成AIが行うリサーチ業務で、ユーザーの行動履歴や好みなどの関連情報を外部データベースから取得し、よりパーソナライズされた商品・サービスの提案が可能となります。

3. 大学や研究機関での情報収集と分析の効率化

RAGを用いた論文検索や要約の自動生成が可能となり、研究機関での情報収集や分析の効率化が期待されます。

RAGをLLMに実装する方法

RAGを実装する際の基本的な手順は次の通りです。

1. データベースを選定する
2. 質問・プロンプトをベクトルにエンコードするシステム（Query Encoder）を設定する
3. 外部データベースから関連情報を取得するシステム（Document Retriever）を構築する
4. すべての情報を基に回答を生成するシステム（Answer Generator）を設計する
5. システム性能のテストと調整を行う
6. 定期的なチェックと改良を続ける

まとめ

RAGは、検索AIモデルと生成AIモデルの長所を組み合わせることで、単体で使うよりも高精度かつ正確な回答を活用できる技術です。外部データベースからの情報取得を効率化し、AIチャットボットや言語翻訳など幅広い用途に対応できる可能性を秘めています。今後もRAG技術の進化により、さらに高度な自然言語処理やリアルタイムでのデータ処理が期待されます。