「RAG」という言葉を耳にしても、どんなものか知らない方も多いのではないでしょうか？この記事では、RAGについて解説します。RAGが動くプロセスや構成、メリットも解説するので、ぜひ確認してみてください。

RAGとは？

RAGとはRetrieval-Augmented Generationの略です。膨大なテキストを学習し、言葉の使い方や意味を理解し、役立つ情報を提供する大規模言語モデル（LLM）がより正確で関連性の高い回答を提供するための技術です。

RAGは、回答を生成する前に信頼できる外部情報を検索し、検索した情報を活用します。そのため、LLMが持つ膨大なデータだけでなく、最新の情報や専門的な知識も反映された回答を得ることが可能です。RAGは、モデルを再トレーニングすることなく、情報の精度を高めることができるため、コストを抑えながらも、より信頼性の高い回答が実現できます。この技術によって、情報の根拠が明確になり、事実に基づかない情報生成のリスクも低減します。

RAGの4つのプロセス

RAGでは、ユーザーの入力を基に、新しいデータソースから情報を取得する検索機能が加わります。ユーザーの質問と取得された関連情報の両方がLLMに渡され、LLMは新しい知識と学習したデータを組み合わせて、より精度の高い返答を行います。このプロセスを詳しくみていきましょう。

プロセス①外部データを作成する

「外部データ」とは、LLMが元々学習したデータ以外の新しい情報です。このデータは、API（アプリ間のやり取りをする仕組み）やデータベース、文書を保管する場所など、さまざまな情報源から集められます。データの形式は、ファイルやデータベースの記録、長い文章など様々です。埋め込み言語モデルというAI技術を使うと、これらのデータを数字に変えて特別なデータベースに保存し、AIが理解できる情報ライブラリを作ることができます。

プロセス②関連情報を収集する

次のステップは、関連性のある情報を探し出す「検索」です。まず、ユーザーが入力した質問がベクトル（数値化されたデータ）に変換され、ベクトルデータベースで比較されます。たとえば、会社の人事に関する質問に答えるスマートチャットボットを想像してみてください。従業員が年次休暇はどれくらいかを尋ねると、システムはその人の過去の休暇履歴と年次休暇に関する社内ポリシーを探し出します。これらの情報が探し出されるのは、従業員の質問と非常に関連性が高いためです。この関連性は、ベクトルを使った数学的な計算によって判断されています。

プロセス③LLMプロンプトを拡張する

次に、RAGモデルは取得した関連情報を追加して、ユーザーの質問（プロンプト）をより強化します。このステップでは、プロンプトエンジニアリングという手法を使って、LLMと効率的にやり取りを行うことが可能です。このようにして拡張されたプロンプトによって、LLMはユーザーの質問に対して、より正確で適切な回答を生成できます。

プロセス④外部データを更新する

外部データが古くなった場合、更新するプロセスがあります。最新の情報を提供するために、ドキュメントを定期的に非同期で更新し、そのデータの埋め込み表現も更新することが可能です。これには、自動的にリアルタイムで更新する方法や、一定の時間ごとにまとめて処理する方法があります。

RAGの構成とは？

RAGの構成には、検索のフェーズと生成のフェーズがあります。順番にみていきましょう。

①検索のフェーズ

ユーザーが質問を入力すると、最適な回答を提供するために、関連する情報が外部のデータベースや文書から検索されます。

生成AIが正確な回答をするためには、検索で得られる情報の正確さと検索精度が非常に重要です。

②生成のフェーズ

抽出した情報とユーザーの質問を組み合わせたプロンプトを生成AIに送信します。​​LLMがそのプロンプトに基づいて回答を生成し、生成された回答がユーザーに提供されます。

回答の質を高めるためには、検索のフェーズを改善することが重要です。例えば、外部情報をAIが理解しやすい形式に整理したり、目的に合わせた検索方法を調整したりすることで、より正確な回答を得られます。

RAGを使用するメリット

RAGを使用するメリットは、生成結果の信頼性・確実性が向上すること、外部情報更新の容易になること、費用対効果が向上すること、パーソナライズされた回答の生成が可能であることです。順番に確認していきましょう。

生成結果の信頼性・確実性向上

RAGのメリットは、生成結果の信頼性と確実性が向上することです。外部の正確な情報を検索し、それを基に答えを作成するため、より信頼性の高い回答を得ることができます。LLMだけで回答を生成すると、古い情報を使ったり、事実と異なる答えを生成したりする場合があるので、信ぴょう性の確認に時間がかかるでしょう。

RAGを使うことで、LLMは情報の出典を示し、引用を加えることができ、ユーザーは元の資料を確認できます。これにより、生成されたAIの回答の信頼性が向上し、誤った回答のリスクを軽減することが可能です。

外部情報更新が容易さ

外部情報更新が簡単であることもRAGのメリットです。RAGを使うと、外部データや文書を最新の状態に保てるため、常に最新の情報を反映した回答を生成できます。例えば、リアルタイムのニュースやSNSフィードなどに直接接続し、最新の情報を活用して回答できます。

費用対効果の向上

RAGを利用すると、費用対効果の向上も期待できます。RAGは、LLMに新しいデータを検索させることで、追加学習なしに最新の情報を反映できるため、コストを大幅に削減することが可能です。通常RAGを利用しないLLMでは、特定の組織や分野の情報を追加するために再トレーニングが必要で、高いコストがかかります。

RAGは、AIが存在しない誤った情報を提供するハルシネーションのリスクも減らすことができるため、ミスによる損失コストを抑えることもできるでしょう。

パーソナライズされた回答の生成が可能

パーソナライズされた回答の作成ができることも、RAGのメリットです。RAGは専門分野の詳細情報や社内の文書、社内作業マニュアルなどの非公開情報も利用できます。これにより、LLMの生成速度や要約力を活かしつつ、よりパーソナライズされた回答を迅速に提供することが可能です。

RAGを利用しないと、LLMはインターネット上の公開情報に基づいて回答を生成するため、特定の分野や範囲に限られた情報しか提供できません。

まとめ

この記事では、RAGについて解説しました。

RAGとは、膨大なテキストや言葉の使い方、意味を理解し、役立つ情報を提供する大規模言語モデル（LLM）が、より正確で関連性の高い回答を提供するための技術です。

RAGを使うことで、以下のような利点があります。

• 生成結果の信頼性・確実性が向上する

• 外部情報更新の容易になる

• 費用対効果が向上する

• パーソナライズされた回答の生成ができる

RAGを利用して、効率的にビジネスを回すことが可能です。ぜひRAGの導入を検討してみてください。