勉強の備忘録 ～RAG（検索拡張生成）～
AIがどのようにして私たちの質問に答えているのか、考えたことはありますか？
実は、その裏には「RAG（検索拡張生成）」という仕組みが隠れています。
このRAGは、単なる知識の蓄積ではなく、リアルタイムで情報を検索し、それをもとに回答を生成する新しい技術です。
ここでは、RAGがどのように機能し、私たちの生活やビジネスにどのような影響を与えるのかをわかりやすく解説します。
RAGって何？
RAGは「Retrieval Augmented Generation」の略です。
日本語では「検索拡張生成」と呼ばれています。
これがどういう意味かというと、私たちが質問をしたときに、ただ単に知識を使って答えるのではなく、必要な情報を検索して、それをもとに回答を生成するということです。
どうしてRAGが必要なの？
私たちが普段使っているAI（人工知能）は、すごく賢いですが、必ずしも正しい答えを出してくれるわけではありません。
例えば、自分の会社のルールや、今日の株価について質問しても、AIはその情報を持っていないことがあります。
そこで、RAGの出番です！
RAGを使うことで、AIは自社の情報や最新の情報を検索して、それに基づいて答えることができるのです。
RAGの仕組み
RAGは大きく2つのフェーズに分かれています。
1. 検索フェーズ
このフェーズでは、AIが質問に関連する情報を探します。
ユーザーが質問をすると、AIはまず外部データ（例えば、自社の文書やインターネット上の情報）を検索します。
この段階で、関連性の高い文書を見つけ出すことが重要です。
2. 生成フェーズ
次に、検索した文書をもとにAIが回答を生成します。
AIは、ユーザーの質問と関連文書の情報を組み合わせて、答えを作り出します。
これにより、より正確で信頼性のある回答が得られるのです。
RAGの活用例
RAGはさまざまな場面で活用されています。
例えば、社内の情報を検索するアプリケーションでは、RAGを使うことで、AIが自社のルールに基づいた正確な回答を提供することができます。
これにより、社員は必要な情報を迅速に得ることができ、業務効率が向上します。
RAGとファインチューニングの違い
RAGはファインチューニングとよく比較されます。
RAGはその都度新しい情報を取り入れるのに対し、ファインチューニングは事前に特定の情報を学習させるという違いがあります。
ファインチューニングは、特定のタスクに対するAIの能力を高めるための強力な方法ですが、RAGと組み合わせることで、さらに効果的にAIを活用することが可能になります。
RAGは
特定の事実や情報に基づいた回答が求められるシーンに有効です。
汎用モデルでは、特定の情報に対する知識が不足しているため、正確な回答が難しいことがありますが、RAGを利用することで、AIはその都度関連情報を検索し、信頼性の高い回答を生成できるのです。
これが、RAGの大きな強みです。
ファインチューニングは、
特定の形式やスタイルでの回答が求められるシーンに有効です。
例えば、カスタマーサポートでの特定の口調や、法律文書における正確な表現が求められる場合などです。
このような場合、汎用モデルではなく、ファインチューニングされたモデルが優位性を発揮します。
RAGの精度を高めるために
RAGの精度を高めるためには、いくつかのポイントがあります。
検索方法
RAGでは、いくつかの検索方法が使われます。
例えば
キーワード検索：特定のキーワードが含まれる文書を探す方法。
ベクトル検索：文書を数値に変換し、類似度を測る方法。
ハイブリッド検索：キーワード検索とベクトル検索を組み合わせる方法。
これらの方法を使い分けることで、より精度の高い情報を得ることができます。
ベクトル化
ベクトル化とは、文書を数値に変換することです。これにより、AIは文書の意味を理解しやすくなります。
例えば、特定の単語や文章を数値化することで、AIがその文書の内容を比較しやすくなります。
RAGへの期待
最近、生成AIをビジネスで活用する企業が増えてきています。
RAGは、信頼できる情報をもとにAIが回答を生成する手段として注目されています。
これにより、より精度の高い回答が得られるだけでなく、ビジネスの現場での意思決定が迅速かつ正確に行えるようになります。
特に、社内情報や最新情報に基づいた回答が必要な場合、RAGの活用が非常に有効です。
RAGを使った具体的なアプリケーション
例えば、企業内でのFAQシステムやカスタマーサポートにRAGを導入することで、ユーザーからの質問に対して的確な回答を提供することができます。
これにより、サポートスタッフの負担が軽減され、顧客満足度の向上にもつながります。
また、RAGは教育分野でも活用が期待されています。
学生が質問をすると、AIが関連する教材や文献を検索し、それに基づいた回答を生成することで、学習の効率が上がります。
これにより、より深い理解を得ることができるのです。
RAGの未来
RAGの技術はまだ進化の途中ですが、今後もますます多くの分野での活用が期待されています。
特に、AI技術が進化することで、RAGの精度や速度が向上し、より多くの情報をリアルタイムで提供できるようになるでしょう。
まとめ
RAG（検索拡張生成）は、私たちが知りたい情報をより正確に、迅速に得るための新しい手法です。
検索フェーズと生成フェーズの2つのステップを経て、AIが信頼できる情報をもとに回答を生成します。
これにより、ビジネスや教育の現場での活用が進んでいます。ましょう！
最後までご覧いただきありがとうございます。
スキ♡＆フォローしていただけましたら、今後の勉学の励みになります。