はじめに
ChatGPTは、文章生成や質問応答など、幅広いタスクで活用可能な大規模言語モデルです。しかし、企業固有の情報や最新情報への対応には課題がありました。そこで注目されるのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれる技術です。RAGは、外部情報源から事実を検索し、ChatGPTに提供することで、より正確で詳細な回答を生成させる手法です。
本資料では、企業内ChatGPT活用におけるRAGの可能性について、詳細な解説と活用例をご紹介します。
RAGとは
RAGは、Retrieval-Augmented Generationの略称で、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。これは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）に外部情報源から検索した事実情報を提供することで、より正確で詳細な回答を生成させる手法です。
RAGの仕組み
RAGは、以下の3つのステップで動作します。
情報検索: ユーザーの質問に関連する情報を、社内文書、FAQ、データベースなどの外部情報源から検索します。
プロンプト生成: 検索結果に基づいて、ChatGPTに指示を与えるプロンプトを生成します。
回答生成: ChatGPTはプロンプトに基づいて、質問に対する回答を生成します。
RAGのメリット
正確性の向上: 外部情報源から事実情報を提供することで、ChatGPTの回答精度を向上させることができます。
詳細性の向上: 検索結果に基づいてプロンプトを生成することで、ChatGPTより詳細な回答を生成させることができます。
最新情報の提供: 外部情報源を常に最新の状態に保つことで、ChatGPTが最新の情報に基づいた回答を生成することができます。
企業固有情報の対応: 社内文書やFAQなどの企業固有の情報源を活用することで、ChatGPTを企業環境に適応させることができます。
RAGのデメリット
構築・運用コスト: RAGの構築には、外部情報源の整備やプロンプト生成ルールの設定など、コストがかかります。
情報の欠落: 検索結果に関連情報が含まれていない場合、ChatGPTは正確な回答を生成できない可能性があります。
ハルシネーション: ChatGPTは、事実と異なる情報を生成する可能性があります。
RAGの活用例
RAGは、以下のような企業内ChatGPT活用シーンで有効です。
FAQチャットボット: FAQに記載されていない質問にも、正確かつ詳細な回答を提供することができます。
顧客対応チャットボット: 顧客の質問に、製品情報やサービス内容などの最新情報をに基づいて回答することができます。
社内ヘルプデスク: 社内文書やナレッジベースを活用することで、従業員の質問に迅速かつ正確に回答することができます。
コンテンツ生成: 社内文書や製品情報などを基に、Webサイトや社内ポータル用のコンテンツを自動生成することができます。
RAGの導入事例
BlueSky社は、RAGとChatGPTを組み合わせることで、顧客対応チャットボットを開発しました。このチャットボットは、顧客の質問に製品情報やサービス内容などの最新情報をに基づいて回答することができ、顧客満足度を向上させることに貢献しています。
RAG導入の検討ポイント
RAGを導入する際には、以下の点を検討する必要があります。
利用シーン: RAGは、正確性や詳細性が求められるシーンで有効です。
外部情報源: RAGの精度向上には、質の高い外部情報源が必要です。
構築・運用コスト: RAGの構築には、コストがかかります。
ハルシネーション対策: ハルシネーション対策が必要です。
まとめ
RAGは、企業内ChatGPT活用における有効な手法です。RAGを適切に活用することで、ChatGPTの回答精度、詳細性、最新情報の提供、企業固有情報の対応を向上させることができます。
