RAG(検索拡張生成)とは?LLMをさらに活用する方法を解説!

RAG(検索拡張生成:Retrieval Augmented Generation)とは、LLM(大規模言語モデル:Large Language Model)を活用し、検索とテキストの生成を組み合わせた機能です。

従来のLLMは与えられた学習データをもとに生成を行なっていました。
しかし、RAGでは検索エンジンを使用して関連する情報を取得し、その情報を生成過程に組み込むことで、より正確で関連性が高い出力ができます。

今回はそのRAGについて解説します。

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RAG(Retrieval Augmented Generation)とは

RAGで今日雨だと知った女子。モデル:茜さや

RAGは、LLMの生成能力を検索結果から得られる知識によって拡張する技術のことです。

LLMは、ChatGPTなどの膨大な量のテキストデータでトレーニングされた文章を生成するAIです。
テキストを生成することで、ユーザーからの質問や指示に答えることができます。

しかしLLMは、トレーニングデータに含まれていない知識や情報を必要とする質問に対しては、正確な回答を生成できません。

代表的なのはChatGPTに、2023年4月以降のデータがないことが挙げられます。
RAGがなければ、LLMに今日の天気を聞いても回答できません。

また、専門分野や固有名詞などには弱いところがあります。

これを解決するのがRAGです。

RAGはLLMの能力を活用して、関連情報を検索し、その結果を基に新たなテキストを生成します。

RAGの特徴は、単に既存の情報を再構成するのではなく、新たな文脈で情報を統合し、より有用な内容を生み出す点にあります。

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RAGの仕組み

RAGの仕組み勉強中女子。モデル:茜さや

RAGを分解して仕組みを考えると、以下の3つのステップで動作します。

ユーザーからの質問や指示(プロンプト)を理解する

LLMはまず、質問をや指示(プロンプト)を理解します。

プロンプトを解釈することで、学習データで回答ができるのか、できないのであればどのような検索をするべきかを判断します。

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関連する情報データの取得と処理

検索する必要がある場合、RAGは学習したデータを検索して必要なデータを収集します。

この時に、関連性の高い文書やデータベースから情報を検索しようとしするため、書籍、記事、Webサイトなど、さまざまなソースを与えていれば、そこからデータを収集することができます。

そして収集したデータを分析し、ユーザーのクエリに対する回答を生成するための材料として整理します。

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回答内容の生成

整理されたデータは、LLMによって処理されます。

この段階で、モデルは収集した情報を元に、ユーザーの質問に対する回答を生成します。
特徴的なのは、RAGは単なるデータの再構成ではなく、新しい文脈で情報を組み合わせることで、より具体的で役立つ回答を生み出します。

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RAGのメリット

RAGには、以下のようなメリットがあります。

精度の高い情報が提供できる

RAGは、膨大なデータベースから関連性の高い情報を選び出し、ユーザーに提供します。
このことで、AIの回答の精度や品質が向上します。

時間の節約ができる

関連情報の検索と整理を自動化することで、ユーザーは情報を探すために費やす時間を大幅に削減できます。

さらにRAGを使用して生成された回答は、ユーザーのプロンプトに対して、通常の検索意図よりも密接に合致しようとします。

このことで「何回も検索する」という必要がなくなり、時間を短縮できます。

RAGの活用方法

RAGで時短女子。モデル:茜さや

RAGは、多岐にわたる分野での活用が期待されています。

あくまで一例ですが、カスタマーサポート、商品推薦システム、教育分野などでの活用が考えられます。

カスタマーサポート

RAGは、カスタマーサポートにおいて、顧客からの質問に対する迅速かつ精度の高い回答を提供するのに役立ちます。

顧客からのお問い合わせは、通常多岐に渡ります。
社内でLLMを活用するのであれば、社内データの学習だけで充分なケースかもしれませんが、お客様からのお問い合わせはそうはいかないと懸念している方も多くいらっしゃいます。

しかし、RAGを活用するとお問い合わせに関連する情報を素早く検索し、適切な回答を生成することができます。

商品推薦システム

商品推薦システムにおいても、RAGは大きな効果を発揮することが期待されています。

ユーザーの興味や過去の購買履歴に基づき、現在のECサイトよりも関連性の高い商品を提案することが可能となると言われています。

実現すれば、ユーザーの商品を探すストレスを省くことができるようになり、購買率の向上に寄与します。

教育分野

教育分野では、RAGを用いて生徒の質問に対して、カスタマイズされた回答を生成することができます。

生徒の理解度や興味に合わせて、適切な教材や情報を提供することで、より効果的な学習を促進することができます。

また、AIが未学習のデータにも対応できるため、情報が古いということがなくなるでしょう。

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RAG活用のための課題

RAGは、LLMと検索を合わせた革新的な技術ですが、さらに情報の精度を高めるためには、以下のような取り組みも必要になってくるでしょう。

信頼性の確保

LLMによる生成された情報は、必ずしも正確であるとは限りません。
ユーザーが安心して利用できるためには、生成された情報の信頼性を確保する仕組みが必要です。

倫理的な配慮

LLMは、偏ったデータを学習すれば、差別的な出力を生成する可能性があります。倫理的な配慮をしながら、公平でかつ多様な検索結果を提供することが重要です。

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利用者の理解

RAGによりLLMが生成した回答は、従来の検索とは異なる印象を与えるでしょう。
その時にユーザーがRAGの特性を理解し、効果的に活用できるための教育も必要になると考えられます。

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まとめ

RAG(検索拡張生成)は、LLMと情報検索を組み合わせた革新的な技術です。

RAGは、情報の精度を高めることにつながり、今後もさらなる発展と応用が期待されています。

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この記事を書いた人

AIコンシェルジュ安江

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