ChatGPTをはじめとする生成AIの台頭により、さまざまなアプリにAIが実装されるようになりました。その中で登場したトレンドのキーワードが、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」です。RAGは何のために導入するものなのか、詳しくは分からないという方が多いかもしれません。
RAGは、生成AIで利用される「LLM」の課題を克服させるうえで役立つツールです。今回は、RAGの役割やRAGを導入するメリット・注意点、LLM×RAGの活用事例をご紹介します。この記事を読めば、AIの品質を向上させる方法が分かりますよ。
LLMの課題を解決するRAGとは
ChatGPTやGoogle Geminiが登場して以降、生成AIは爆発的な広がりを見せており、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）が利用されるようになりました。
LLMとは、インターネット上の情報を収集し、人間の言葉を使って文章を生成するAIです。LLMは、文章の要約や翻訳など、多くの作業をこなします。しかし、生成できるのは収集済みの情報に限られるため、未反映となる最新の情報や、非公開の情報を使った回答の生成は苦手です。
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、この課題を解消するために活用されています。ここからは、LLMとRAGについて、より詳しく見ていきましょう。
LLMの課題
生成AIの成長は目覚ましいものがありますが、LLMにより生成できる情報は、収集済みのデータに依存します。このため、先述したとおり、最新の情報や未公開の情報など、未収集または収集できないデータを活用した生成が苦手です。
さらに、大きなLLMの課題として挙げられるのが「ハルシネーション」です。これは、AIが事実と異なる情報を生成する現象であり、ビジネスの意思決定や学術研究において、深刻な誤りを与える可能性があります。ハルシネーションは、AIが学習したデータが不正確、または不完全だった場合などに起こる問題です。
RAGの役割
RAGは、自然言語処理において活用される技術のひとつで、ハルシネーションに代表されるLLMの欠点を補う役割を果たします。学習データを要約する従来の能力はそのまま残し、Webなどの多様なデータソースの中から、関連性や信頼性が高いテキストを付け加える役割を果たすことがRAGの特徴です。
RAGは、あくまでもLLMが持たない情報を検索する仕組みに過ぎず、LLM自体には手を加えません。ユーザーが入力した質問や指示に対してLLMが反応し、RAGが収集・抽出した文章を参照して回答を生み出すのが、基本的な仕組みです。
RAGを導入するメリット
RAGの導入により、LLMの弱点を補い、生成AIの質をより一層高められます。RAGによる具体的なメリットを3つのポイントに分けて、それぞれご紹介します。
最新の情報を生成できる
RAGの導入により、データソースにある最新の情報を、生成AIの回答に反映させられます。ニュースや市況のように、情報の変化が激しい分野でAIを活用する際は、特に役立つでしょう。
既存の生成AIが学習できるのは、訓練データに含まれる情報のみで、外部の情報は取り入れられません。検索コンポーネントを活用できるRAGを導入することにより、訓練データ以外の情報も収集し、文章化できます。
RAGなしの場合の例(AIが学習した時点の情報)
RAGありの場合の例(最新の情報)※写真はイメージです
より正確な情報を生成できる
RAGの検索コンポーネントでは、より具体的な情報やデータを収集できるため、RAG未導入の生成AIと比較して、より正確な情報の生成が可能です。
複数の情報源からデータを収集できるため、複雑な質問や抽象的な質問に対しても、具体的な回答を得られる可能性が高いでしょう。また、出典への引用や参照を回答に含められることも、RAGを導入するメリットです。正確な情報を提供することにより、ユーザー信頼度を強化させられます。
文脈に沿った回答を生成できる
ユーザーの質問やニーズの文脈に沿った応答ができることも、RAGを導入するメリットです。特定のユーザーに向けて回答をカスタマイズさせられるため、ありふれた内容の回答を頻発させることがありません。
RAGは、質問されたキーワードだけに反応するのではなく、質問の意図や背景、関連する話題も含めた文脈を理解します。時系列に考慮した回答も得られるため、ユーザーにとってより価値があり、使いやすい回答を生成できるでしょう。
RAGを導入する際の注意点
RAGには多くのメリットがある一方で、いくつかの注意点もあります。メリットだけでなく、注意点も事前に把握して、導入に向けて障害がないかどうかを確認しておきましょう。
応答時間が長くなりやすい
より多くのデータを収集するため、応答時間が長くなりやすい点がRAGのデメリットです。特に、チャットボットのような対話型のアプリにRAGを導入する場合、ユーザーの満足度が下がる恐れがあります。応答中に多くの質問が寄せられた場合、処理能力が低下することも欠点と言わざるを得ません。
導入・活用には専門的な知識が必要
RAGの導入には、検索コンポーネントと生成コンポーネントを組み合わせる必要があり、設計と実装には専門的な知識が必要です。最適化作業のほか、Transformerベースの生成モデルを統合・調整する必要もあります。生成AIを熟知していなければ、RAGを自在に活用できません。
LLM×RAGの活用事例
LLMとRAGを組み合わせると、どのような場面で生成AIを活用できるのでしょうか。ここでは、具体的な活用事例を3つご紹介します。
チャットボット応答
社内外のチャットボットにRAGを活用できます。たとえば、社内でコールセンターのチャットボット応答にRAGを導入することにより、自然な言葉で顧客の疑問を自己解決へと導けるでしょう。社外では、ECサイトにRAGモデルを導入することで、ユーザーに最適化させた関連商品の案内などができます。
コンテンツ作成
引用や参照元を記した、説得力のあるコンテンツ制作も可能です。ブログやSNS運用などに役立つほか、トレンドを取り入れたキャッチコピーの作成なども、RAGモデルに任せられます。
市場調査
新着ニュースやSNSのトレンド、業界ごとの調査報告などの市場調査にも、RAGモデルが役立ちます。競合他社の動きを分析することも可能なため、意思決定の質を高められるでしょう。
まとめ
RAGとは、検索拡張生成を意味する言葉であり、LLMの弱点を補う役割を担います。RAGの導入により、最新かつ正確な情報を生成できるほか、文脈に沿った回答の生成も可能です。ただし、RAGの導入・活用には、専門的な知識が必要となります。
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