近年、生成AIの技術革新が急速に進む中、企業や研究機関で注目を集めているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という技術です。この記事では、RAGの基本概念から実装方法まで、いくつかのポイントを解説します。
みなさまいかがお過ごしでしょうか？yokochanです！
この記事では、最近話題のRAG（Retrieval-Augmented Generation）について、基本的な内容をわかりやすく説明します。
1. RAGとは何か？
RAGは「検索拡張生成」の略で、AIが回答を作るときに外部の情報を検索（Retrieval）してから文章を生成（Generation）する仕組みのことです。
「AIが自分の知識だけで答えるのではなく、必要な情報を自分で調べてから答える」技術です。
この技術は、Meta社（旧Facebook）のPatrick Lewis氏らが2020年に発表した論文「Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(*)」をきっかけに広く注目されるようになりました
2. これまでのAIとの違い
通常の大規模言語モデル（LLM）※1は、学習済みの知識だけで回答を作ります。そのため、最新の情報や専門的すぎる内容には対応が難しいことがあります。
※1 LLM：膨大なテキストデータで学習された自然言語処理モデル。ChatGPTが代表例
一方、RAGは「たくさんの文書やデータから関連情報を検索し、それを使って回答を作る」ので、より正確で最新の回答が期待できます。
| 特徴 | 通常のLLM | RAG |
|---|---|---|
| 知識の範囲 | 学習時の情報に限定 | 外部の文書やデータも活用可能 |
| 情報更新 | モデルの更新が必要 | データベース更新で対応可能 |
| 出典表示 | 基本的に無し | 使った情報の出典を提示できる |
3. RAGの仕組みを4ステップで解説
- 質問を受け取る
ユーザーがAIに質問します。 - 関連情報を検索（Retrieval）
大量の文書やデータベースから、質問に合う情報を探します。 - 回答を生成（Generation）
検索で見つけた情報を参考に、AIが自然な文章で回答を作ります。 - 出典を提示（オプション）
回答に使った情報の出典を示して信頼性を高めます。
4. RAGが使われる例
- 企業のチャットボット：社内マニュアルやFAQから答えを探す。
- 研究支援ツール：大量の論文から関連研究を見つけて要約。
- カスタマーサポート：ユーザーの問い合わせに最新の製品情報を元に回答。
5. RAGのメリットと注意点
| メリット | 注意点 |
|---|---|
| 最新かつ正確な情報を活用できる | 検索結果が適切でないと誤回答のリスク |
| 出典を示すことで信頼性が向上 | 大量のデータ管理・更新が必要 |
| AI単体よりも幅広い知識で対応可能 | システム構築が複雑になることも |
6. まとめ
RAGはAIが自分の知識だけで答えるのではなく、外部の情報を検索してから回答を生成する技術です。これにより、より信頼できて最新の答えを提供できるようになります。
GoogleのNotebookLMなどの最新ツールもRAGの仕組みを活用しており、ユーザーがアップロードした資料から適切な情報を探して回答を提供してくれます。
企業のDX推進や業務効率化において、RAGの理解と活用は今後ますます重要になると予想されます。適切な導入により、組織の知識活用と意思決定の質向上が期待できるのではないでしょうか。
これからのAI活用には、RAGの理解がとても重要です！ぜひ参考にしてくださいね。
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