はじめに

近年、ChatGPTをはじめとした大規模言語モデル（Large Language Model、以下LLM）の導入が企業において急増しています。LLMは膨大なデータから目的の情報を抽出し、業務効率化や顧客体験の向上に寄与していますが、その一方で、社内データや機密情報の扱いに限界があり、情報セキュリティへの不安もつきまといます。

このような課題を解決する技術として注目を集めているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」です。RAGは情報検索と言語生成を組み合わせることで、LLM単体ではカバーしきれない情報を含む正確で自然な文章生成を可能にします。

本記事では、RAGの仕組みや利点・欠点を解説し、ビジネスにおける実装方法や業務での有効活用法を紹介します。

RAGとは

RAGとは、検索ベースと生成ベースのAIモデルを組み合わせた、最新の自然言語処理（NLP）技術です。従来のLLMは事前学習済みデータに依存するため、最新の情報反映が困難であり、社内データの利用には情報漏えいのリスクがありました。しかし、RAGはリアルタイムに外部データベースから情報を取得することで、これらの問題を解決します。

RAGは、LLMと連携することで、単に検索したデータを要約するだけでなく、知識を処理し、より自然で文脈に合った説明文を生成することが可能です。

RAGの仕組み

RAGのプロセスは以下の通りです。

1. クエリのエンコーディング
   ユーザーからの質問や要求（クエリ）は、まず自然言語処理技術を使って解析され、その意味や文脈が理解されます。この解析により、クエリを構成する単語や文章が数値のベクトルで表現され、クエリの意味や文脈を数値的に把握できるようになります。
2. 関連情報の検索
   エンコーディングされたクエリのベクトルを基に、外部データベースから関連情報が検索されます。クエリのベクトルと各データのベクトル表現の類似度を計算し、最も関連性の高い情報を抽出します。これにより、最新かつ正確な情報を利用することができ、LLMによる生成の質が向上します。
3. 情報の統合と文脈理解
   抽出された情報は後処理され、文体の調整や不適切な内容のフィルタリングが行われます。このステップにより、より高品質で信頼性のある応答が生成されます。
4. 回答の最適化
   最後に、ユーザーにとって最適な形式での回答が提供されます。これにより、ユーザーの質問に対して正確で文脈に合った自然な回答が得られます。

RAGを使う6つのメリット

1. 正確な情報提供
   RAGは検索ベースと生成ベースのモデルを組み合わせることで、リアルタイムに最新情報を検索し、信頼性の高い文章を生成します。これにより、ユーザーに対してより正確な情報提供が可能となります。
2. コンテキスト理解
   RAGはクエリや文脈に基づいた意味のある文章を生成するため、ユーザーが求めている情報を的確に理解し、それに応じた応答を提供します。
3. 迅速な情報更新
   外部データベースからリアルタイムに情報を取得することで、常に最新の情報をユーザーに提供できます。
4. 機密情報の保護
   RAGは学習データ以外のデータベースから情報を取得するため、機密情報の漏えいリスクを低減できます。適切なセキュリティ対策を講じることで、安心して利用できる点が魅力です。
5. 豊富な知識活用
   RAGは、LLMが事前学習で獲得した豊富な知識を活用し、幅広いトピックに対応可能です。
6. コスト削減
   RAGの導入により、最新情報の追加やアップデートにかかるコストや時間を削減でき、機密情報の管理コストも軽減されます。

RAGのユースケース

1. FAQ応答
   RAGはFAQへの回答生成に最適です。検索ベースの情報と生成ベースの文章生成を組み合わせ、より詳細かつコンテキストに合った回答を提供します。
2. 技術文書の生成
   技術的な情報を持つ検索結果から適切な情報を抽出し、専門的な文章を自動生成することが可能です。
3. バーチャルアシスタント
   RAGはバーチャルアシスタントやチャットボットに応答生成機能を提供し、迅速で的確なサポートを実現します。
4. コンテンツ生成
   RAGを利用して、ブログ記事やニュース記事などのコンテンツを生成し、詳細な情報を含んだ読みやすい文章を提供できます。

RAGの構築方法

RAGの構築には以下のステップが必要です。

1. データソースの作成
   社内情報や機密情報をデータソースとして選定し、LLMに渡すための正確性が高いデータを準備します。
2. ベクトルデータベースの構築
   検索対象データをベクトル化し、検索エンジンが効率的に処理できるようにします。
3. LLMの選択
   自社のニーズに最も適したLLMモデルを選定し、文章生成能力や対応言語、ライセンス条件などを考慮します。
4. 検索エンジンの設計・開発
   社内データ検索用の検索エンジンを開発し、LLMとの連携を考慮してインデックス構築を行います。
5. 検索エンジンとLLMの連携
   検索エンジンとLLMを連携させ、質問解析から自然な回答生成までのプロセスをシームレスに実現します。
6. UIの開発
   ユーザーが直感的に操作できるインターフェースを設計し、LLMからの応答を最適な形で表示できるようにします。

まとめ

RAGは業務において多くのメリットをもたらしますが、実際に本番環境で使用するためには、性能改善戦略を検討する必要があります。特に、社内データを効率的に前処理し、正確なデータを引用できるかの検証が重要です。

以上のプロセスを通じて、RAGの構築と導入が進められます。性能改善と適切なデータ処理を通じて、RAGはビジネスにおいて強力なツールとなるでしょう。