はじめに
近年、ChatGPTなどの生成AIの精度をさらに高める技術として注目されているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」です。RAG（ラグ）は、生成AIが外部の情報を検索し、その情報を活用することで、より正確で詳細な回答を生成する技術です。本記事では、このRAGの仕組みやそのメリット、さらに自分でRAGを活用する方法について詳しく解説していきます。
生成AIにおけるRAG（ラグ）とは
RAGとは、「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」や「取得拡張生成」と呼ばれます。以下に、RAGの仕組みやファインチューニングとの違い、RAGとLLM（大規模言語モデル）との関係について解説します。
RAGの仕組み
従来のAIによる文章生成に加え、RAGは外部の知識ベースやデータベースから必要な情報を検索し、それを活用してより正確で詳細な回答を生成します。以下にそのフローを紹介します。
Step1:プロンプトや文章をベクトル形式にエンコード
まず、ユーザーが入力した質問やリクエストをベクトル形式に変換し、AIがその内容を理解できる形にします。
Step2:クエリを元に外部データベースから関連する必要な情報を抽出
エンコードされたプロンプトをもとに、外部データベースや知識ベースから関連する情報を検索・抽出します。
Step3:抽出された情報と生成AIが学習した知識を組み合わせてLLMに渡し回答
抽出された情報をAIモデルに統合し、既存の知識と組み合わせて最終的な回答を生成します。このプロセスにより、生成される回答はより正確で充実した内容になります。
ファインチューニングとの違い
ファインチューニングとは、生成AIが既存のモデルをさらに特定の目的やデータセットに合わせて再学習するプロセスです。すでにトレーニングされたAIモデルに追加のデータを与え、それに基づいてモデルのパフォーマンスを向上させます。主に特定の業界や分野に特化した知識やニーズに応じたモデルを作る際に使用されます。
一方で、RAGとの違いは「生成AIに学習させるかどうか」です。ファインチューニングはモデルに新しいデータを学習させるのに対し、RAGは既存の外部データを検索して活用することで、学習せずに最新の情報を使った回答を生成します。
RAGとLLM（大規模言語モデル）との関係
LLM（大規模言語モデル）とは、膨大なテキストデータを学習し、自然言語を理解・生成するAIモデルのことです。ChatGPTなどもこの技術を活用しており、膨大な情報をもとに多様な質問に対して文章を生成します。LLMは大量のデータを元に学習しているため、高い精度で文章の生成が可能ですが、学習時点以降の新しい情報には対応できないという課題があります。
そこで登場するのがRAGです。RAGは、LLMが外部のデータベースや情報源をリアルタイムで参照し、最新のデータや詳細な情報を取得して生成結果に反映させる手法です。この手法を活用することで、LLMの持つ知識だけでなく、最新の情報を元により正確かつ詳しい回答を生成することが可能になります。
生成AIにRAG（ラグ）を使用するメリット
RAGを使うと、AIがより正確で詳細な情報を提供できるようになります。ここでは、生成AIにRAGを使用するメリットを2点解説します。
ハルシネーションを最大限に防ぐ
ハルシネーションとは、AIが存在しない事実や間違った情報をあたかも正確なように生成してしまう現象を指します。これは特に、AIが過去の学習データからのみ回答を生成する場合に発生しやすい問題です。RAGを使用することで、AIは外部のデータベースや情報源をリアルタイムで参照し、正確な情報を取得します。これにより、生成された回答が最新の事実に基づき、ハルシネーションを防ぐことができます。
AIに使用する学習データや訓練の効率化ができる
たとえば、ChatGPT（無料版）は2022年1月までの情報しか学習していないため、それ以降の新しい情報には対応できません。しかし、RAGを活用することで、AIは外部データをリアルタイムに検索し、最新の情報を参照できます。これにより、AIが常に新しいデータにアクセスでき、従来の学習プロセスを効率化し、常に最新の情報を元にした回答が可能となります。
生成AIにRAG（ラグ）を使用する際の注意点
RAGは、生成AIの精度を大幅に向上させる技術ですが、いくつかの注意点があります。ここではそのような注意点について2つ紹介します。
回答が出てくるまでの時間が長い
RAG（ラグ）を使用することで、生成AIは外部のデータベースを参照し、より正確な回答を生成しますが、その反面、回答が出るまでの時間が長くなる可能性があります。特にデータベースの情報量が多い場合、必要なデータを検索するプロセスが複雑になるため、検索に時間がかかり、生成までの遅延が発生することがあります。
データベースに登録した情報の質により回答の質も左右される
RAGは外部データベースに登録された情報をもとに回答を生成するため、そのデータが正確であることが重要です。しかし、もしデータベースに誤った情報が含まれていれば、AIはそのまま間違った情報を提示してしまいます。したがって、データベースを定期的に更新し、最新で正確な情報を保つメンテナンスが不可欠です。
まとめ
この記事では生成AIにおけるRAGについての仕組みやメリット、注意点等を解説しました。本記事のまとめは以下の通りです。
・RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、従来のAIによる文章生成に加えて外部の知識ベースやデータベースから必要な情報を検索し、それを活用してより正確で詳細な回答を生成する技術である。
・RAGを使用するメリットとして、ハルシネーションの最大限の防止、学習データや訓練の効率化が挙げられる。
・RAGを使用する注意点として、回答が出てくるまでの時間が長いことや、データベースのメンテナンスが必要であることが挙げられる。
その他のAIツールについても、こちらから解説しています。ぜひお役立てくださいね。
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