『RAG』についてざっくり理解する

※この記事は Perplexity をベースに執筆しています。

RAGとは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術が、最近ますます注目を集めています。この技術は、大きな言語モデル（LLM）によるテキスト生成に、外部情報の検索を組み合わせることで、より正確で信頼性の高い回答を提供するものです。わかりやすく説明すると、RAGは図書館の司書が利用者の質問に答えるプロセスに似ています。

ステップ1:データの準備（図書館の本を整理）
図書館の司書が、全ての本を分類して、どの棚にどの本があるかを把握しています。これは、データをモデルが理解できる形式に変換してデータベースに保存する作業に似ています。
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ステップ2: 情報の検索（本を探す）
利用者が図書館に来て、司書に「特定のトピックに関する本を探しています」と質問します。司書は、その質問に関連する本を棚から見つけ出します。これが、ユーザーの質問に関連する情報をデータベースから探し出すステップに対応します。
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ステップ3: 質問の強化（本の内容を要約）
司書は、見つけた本の中から特に関連性の高い章やページをピックアップし、その内容を利用者に伝えます。これが、見つけた情報を使って質問をより具体的にするステップです。
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ステップ4: 回答の生成（利用者に説明）
司書は、ピックアップした情報を元に、利用者にわかりやすく説明します。これが、強化された質問と見つけた情報を元に、モデルが最終的な回答を生成するステップに相当します。

料理のレシピを探すシーンで例えてみます。
①データの準備：図書館の料理本が料理のジャンルごとに整理されている。
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②情報の検索：利用者が「チョコレートケーキのレシピを教えてください」と司書に尋ねる。
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③質問の強化：司書が「簡単なチョコレートケーキですか、それともプロ向けのレシピですか？」と質問を具体化する。
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④回答の生成：司書が「この簡単なレシピなら、材料はこれとこれで、手順はこうです」とわかりやすく説明する。

このように、RAGの仕組みは、図書館の司書が利用者の質問に答えるプロセスとよく似ています。司書（モデル）が、棚（データベース）から関連する本（情報）を見つけ出し、具体的な内容（強化された質問）を提供することで、利用者（ユーザー）に適切な回答を提供します。RAGの技術を使うことで、最新の情報を使った信頼性の高い回答を得ることができるのです。

RAGの特徴と従来の技術との違い

これまでの言語モデルは、事前に学習されたデータに基づいて回答を生成していました。しかし、これにはいくつかの問題がありました。

情報の古さ
従来のモデルは、事前に学習されたデータに基づいて回答するため、最新の情報を反映することができませんでした。例えば、新しい技術や製品に関する質問には対応しづらかったのです。

信頼性の問題
モデルが学習したデータに基づいて回答を生成するため、事実に基づかない情報が含まれることがありました。これは、ユーザーにとって信頼性の低い回答を提供することになります。

再トレーニングのコスト
新しい情報を反映するためには、モデルを再トレーニングする必要があり、これは時間とコストがかかる作業でした。

これらの課題をRAGで解決することが可能になりました。

活用法

次に、RAGの具体的な活用法を見てみましょう。

・顧客サポート
製品情報やサービスガイドを使って、顧客の質問に正確かつ迅速に回答します。

・社内FAQ
社内マニュアルや過去の事例を活用し、社員からの問い合わせに具体的な解決方法を提示します。

・マーケティング
市場動向や競合情報を分析し、マーケティング戦略の立案に役立てます。

・コンテンツ作成
最新のニュースや研究結果を反映したコンテンツを作成します。

・個別化されたコンテンツ推奨
ユーザーの興味や行動履歴に基づいて、関連性の高いコンテンツを推奨します。

業種ごとの導入事例

①コンサルティングファーム：
全社員にAIを活用する環境を整備。
コンサルタントが知的業務に集中できるようになりました。

②IT企業：
顧客からの問い合わせメールを自動的に分類・整理し、迅速な対応が可能に。

③コールセンター：
チャットボットで、顧客の質問に即座に正確な回答を提供。

これらの事例から、RAGを導入することで、業務効率の向上や顧客対応の改善など、様々な分野で具体的な成果が得られることがわかります。

最後に

RAGの導入により、より正確で最新の情報を簡単に手に入れることができるようになりました。企業にとっても、顧客対応や業務効率の向上に大きなメリットがあります。今後もRAGの技術は進化し、さらに多くの分野での活用が期待されています。

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