RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（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、回答精度を向上させる技術です。
日本語では「検索拡張生成」や「取得拡張生成」とも訳されます。
RAGの仕組み
RAGは主に2つのフェーズから成り立っています。
- 検索フェーズ（Retrieval Phase）：
- ユーザーからの質問に関連する情報を、データベースや文書から検索します。
- 生成フェーズ（Generation Phase）：
- 検索結果とユーザーからの質問を組み合わせたプロンプトをLLMに入力し、テキスト生成結果を取得します。
RAGのメリット
RAGの主な利点は以下の通りです。
- 情報更新の容易性：
- 外部情報を最新化することで、最新の情報を即座にLLMの出力結果に反映させることができます。これにより、モデルの再学習が不要となり、コストの抑制が可能です。
- 出力結果の信頼性：
- 外部情報の検索結果を利用するため、回答の根拠が明確になり、信頼性が高まります。また、LLMによるハルシネーション（事実に基づかない情報生成）のリスク軽減も期待できます。
RAGのユースケース
RAGは様々なビジネスシーンで活用されています。
例えば、サポートデスクでは製品情報やFAQ、過去の対応履歴などから関連データを取得し、個々の顧客に合わせたきめ細かい対応が可能になります。
他にも、CAD図面や手書きメモ、画像などのデータをRAGで処理し、社内ナレッジの検索や技術継承に活用できます。
RAGは様々な業界で情報の精度と利用者の満足度を高め、ビジネスの価値を向上させる可能性を持っています。
RAGの導入時の注意点
RAGを導入する際には以下の点に注意が必要です。
- 出力結果は外部情報に依存する：
- 外部情報の質が低い場合、生成される回答の質も低下します。
- 機密情報の取り扱い：
- 機密情報を扱う際には、情報漏洩のリスクを十分に考慮する必要があります。
まとめ
RAGは、LLMの強力な機能を活かしつつ、外部情報を組み合わせることで、より精度の高い、信頼性のある回答を生成する技術です。
