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AI技術の進化が日々進む中、生成AIはさまざまな分野で注目を集めています。特に、大規模言語モデル（LLM）が登場し、人間に匹敵するほどの回答精度を持つ生成AIが開発されました。しかし、従来の生成AIには社内情報などの特定の情報に対応できないという課題がありました。そこで登場したのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）という新技術です。
この記事では、RAGとは何かということから、生成AIとの関係性、どのような活用方法があるのか詳しく解説します。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、生成AIの精度を高めるための技術で、単にAIが内部のデータを元に応答を生成するだけではなく、外部データをリアルタイムに検索し、その結果を基にした回答を提供します。RAGの目的はユーザーの質問に対して、より正確で有用な情報を提供することです。
これによって、AIが事前に学習していない情報に対しても、必要な知識を補完し、幅広い質問に対応できるようになります。RAGは特定の情報を即座に検索してAIに渡し、そのデータを元に応答を生成するため、LLMだけでは難しかった課題解決に役立てることができます。
生成AIは、事前に膨大な量のデータを学習し、それを元にして質問に応答します。しかし、問題点として特定の業界情報や最新のデータには対応できないといったことがあります。例えば、特定企業の内部情報や直近の出来事に関する質問に対して、生成AIは不十分な回答しかできません。
RAGはこうした問題を解決します。AIが外部データを検索して応答を生成することで、特定の質問にも対応できるようにします。つまり、RAGという技術によってプラスアルファのフォローをすることができるようになり、生成AIが持つ知識の枠を超えた応答が可能となります。
生成AIの精度が飛躍的に向上することが期待できる技術といえます。
・RAGは生成AIの精度を高めるための技術
・RAGによって、これまで難しかった課題解決が可能になる
RAGの動作は、ユーザーが質問を投げかけた後、まず外部データベースを検索することから始まります。データベース内の情報を取得し、それをもとにAIが回答を生成するという流れです。このプロセスには「検索」と「生成」という2つのフェーズがあります。
RAGの中核となるのが、データベース検索です。AIが応答を生成する前に、まず関連する情報を外部から取得するための検索を行います。そして、この検索には大きく分けて2つの種類があります。1つはキーワード検索で、ユーザーの質問に含まれるキーワードをもとに関連する情報を抽出します。もう1つはベクトル検索で、これは質問の文脈や意味を考慮して関連性の高い情報を探し出します。ベクトル検索は、単純なキーワード一致に頼らないため、質問内容に対してより柔軟な応答が可能です。
検索によって得られた情報は、次にAIによって解析され、ユーザーにとって意味のある形で応答が生成されます。この生成プロセスでは、AIが検索結果をもとに自然な文章を生成し、質問に対する回答を提供します。このステップが従来の生成AIとの大きな違いであり、RAGは外部の情報をうまく活用してAIの回答精度を向上させることができます。
・RAGにはデータベース検索と生成の2つのフェーズを含むプロセスがある
RAG生成AIとファインチューニングは、どちらもAIの応答精度を向上させる手法ですが、そのアプローチには大きな違いがあります。
ファインチューニングとは、AIモデルに特定の追加データを学習させることで、特定の分野や業務に特化した応答を可能にする手法です。従来の生成AIの場合は、基本的に大量のデータを一度学習させた後、その知識を使って応答を生成する流れになります。しかし、ファインチューニングでは、特定の業界や用途に特化した追加学習を行い、応答の質を向上させます。例えば、ある企業の専門用語やプロセスに特化したデータを追加で学習させることで、その企業に適した回答ができるようになります。
RAGはファインチューニングとは異なり、AIモデル自体を再度学習させることはありません。その代わりに、外部データをリアルタイムに検索して活用するというアプローチを取ります。こうすることで、AIは常に最新のデータを基に応答を生成することができ、ファインチューニングのように一度追加学習したデータに依存することはありません。
RAGは特に、迅速に変化する分野や最新情報を必要とする業界において有効といえるでしょう。
・ファインチューニングは追加で学習をさせる
・RAGは外部データを活用する
RAGの導入には多くの利点がありますが、知っておくべきメリット・デメリットがあります。ここでは、そのメリットとデメリットについて解説していきます。
RAGの最大の利点は、AIが事前に学習していない情報にも対応できることです。外部データをリアルタイムで検索し、必要な情報を基に応答を生成するため、特定の業界情報や最新の出来事にも柔軟に対応できます。
また、従来の生成AIが持つ「一度学習させたデータしか使えない」という限界を超えて、幅広い知識に基づいた応答が可能です。特に、特定の用途に応じたカスタマイズが不要な点や、新しいデータを元に即座に対応できる点は、ビジネスにおいても大きなメリットとなります。
一方で、RAGにはいくつかの課題も存在します。まず、検索結果の質に大きく依存するため、適切なデータベースや検索技術が整っていない場合、十分な精度の応答が生成されないことがあります。また、外部データを利用するため、プライバシーやセキュリティに関する問題も考慮する必要があります。さらに、リアルタイムで検索と生成を行うため、応答速度がやや遅くなる可能性があります。
・RAGは、外部データを用いることで幅広く活用が可能だが、プライバシーやセキュリティの考慮なども必要
RAGは今後さらに進化し、多くの分野での利用が期待されています。ここでは、今後の技術トレンドやRAGの進化について解説します。
RAGは現在、テキストデータだけでなく、画像や音声データにも対応するマルチモーダルな技術へと進化しています。さまざまな形式のデータを元にした高度な応答が可能になり、医療や教育、エンターテインメントなど、幅広い分野での活用が期待されています。
RAGは各国で盛んに研究されているため、検索精度は今後も向上していく見込みです。現在、ベクトル検索のアルゴリズムが進化し続けており、ユーザーの意図をより正確に把握して、より関連性の高い情報を提供できるようになっています。こうした進化が進めば、RAGの応答精度も一層高まり、より自然で正確な情報を提供できるようになるでしょう。
・RAGはマルチモーダル対応により、さらに幅広い分野での活用が期待できる
・RAGは各国で研究されており、より検索精度が向上することが見込まれている
RAGのように、技術が進化していくにあたり、生成AIと人間の共存が重要なテーマとなります。生成AIがどれほど進化しても、人間の入力（質問の仕方）が結果に大きく影響するため、AIリテラシーを高めることが重要です。特に質問の内容が曖昧な場合、生成される回答の質が低下するため、ユーザーはより正確な質問を行うスキルを習得する必要があります。また、ITリテラシーが低いユーザーにも対応できるシステムの設計が今後の課題となるでしょう。
生成AIは優れた検索能力を持つ一方で、ユーザーからの質問の質が応答結果に大きく影響します。主語が欠けていたり、質問があいまいであれば、適切な回答を生成するのが難しくなります。従って生成AIを活用するには、ユーザーがAIに対して明確で具体的な質問を投げかけることが不可欠です。今後は、ユーザー教育やAIが質問意図を推測して補完する機能が重要になってくるでしょう。
生成AIは今後、技術的進歩によってさらに精度が高まると予測されています。例えば、検索アルゴリズムの向上により、AIがユーザーの質問意図をより正確に理解し、適切な情報を取得する能力が向上するでしょう。また、AIがより広範なデータベースにアクセスできるようになることで、応答の幅も広がり、特定分野での専門的な質問にも即座に対応できるようになります。こうして、ますます多様な業界での応用、活用が期待されています。
・生成AIを活用していくには、ユーザー教育が重要
・生成AIはますます技術が進歩していく見込み
RAGは、従来の生成AIが抱える課題を克服し、外部データを活用して応答の精度を大幅に向上させる新技術です。その仕組みは、データベース検索と生成プロセスを組み合わせることで、多様な質問に対して柔軟に対応できる点が大きな特徴です。また、ファインチューニングとは異なり、リアルタイムで最新のデータを反映できる点も魅力です。今後、RAG技術はさらに進化し、ビジネスや学術分野でますます重要な役割を果たしていくでしょう。
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