はじめに
AI技術が進化する中で、企業でもAIを活用した効率化が進んでいます。その中でも、特に注目されているのが「Retrieval-Augmented Generation（RAG）」という技術です。この記事では、RAGの基本的な仕組みと、その精度を向上させるためのポイントについて、初心者向けにわかりやすく解説します。
RAGって何？
RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、簡単に言うと「検索で見つけた情報を使って、生成AIが質問に答える」技術です。
通常、生成AI（例えばChatGPT）は、大規模言語モデル（LLM）を使って自然な言葉で質問に答えますが、その知識はモデルが学習した時点の情報に基づいています。これでは、最新の情報や企業独自のデータに対する質問には答えられないことがあります。
そこで登場するのがRAGです。RAGは、外部の情報源（インターネットや企業のデータベース）から事実を集め、それを基にしてAIが質問に対する正確な答えを生成する技術です。これにより、企業独自の情報を元にした正確な回答が可能になります。
RAGの仕組み
RAGの仕組みは、こちらの図に示すように大きく2つのステップに分かれます。
STEP1: データの登録
- 情報の準備: まず、会社の規程集や手順書など、答えの元となる情報をドキュメントファイルとして用意します。
- ドキュメントDBへの登録: そのドキュメントをシステムに登録し、前処理を行います。この前処理では、ドキュメントを検索しやすいようにインデックスが付けられ、ドキュメントDBに格納されます。
STEP2: ユーザーの質問への回答
- 質問の解析と検索: ユーザーが質問をすると、その質問文を元に意味が近いデータをドキュメントDBから検索します。
- 回答の生成: 見つかったデータとユーザーの質問を組み合わせて、LLM（大規模言語モデル）が自然な文章で回答を生成します。
具体例
例えば、出張規程に書かれている内容をもとに、出張に関する質問に回答する仕組みをRAGで構築することを考えてみましょう。
STEP1のデータ登録では、管理者が出張規程のドキュメントをシステムに登録すると、前処理により検索しやすいようにインデックスが付けられ、ドキュメントDBに格納されます。この時RAGのシステムでは一般的にはドキュメントを細切れにしてインデックスを作成します。この細切れはチャンク(chunk)と呼ばれています。
このシステムにユーザーが「自家用車を出張に使っても良いですか？」という質問をしたとします。この質問に対して、RAGは出張規程のマイカー利用に関する部分をドキュメントDBから検索します。対象の部分が見つかると、その文をプロンプトへ埋め込んで質問文とともにLLMに渡します。渡されたLLMはプロンプトに埋め込まれた規程の文章を参考としてユーザー質問への回答を自然な文章で生成します。
RAGは便利だが万能なのか？
このようにRAGはFAQなどをあらかじめ作らなくてもユーザーの質問に対してドキュメントから回答を抽出してくれる便利な仕組みです。ただし、単純にドキュメントを登録しておけば常に正しく回答をしてくれるわけではありません。この仕組みを使いこなすには重要なポイントがあります。それは、ユーザーの質問に関連する情報を過不足なくLLMに与えることです。具体的には、以下の点が重要です。
- 関連性の高い情報の選別: ドキュメントDBからの検索ステップで、質問に対する回答を含む情報を正確に選び出すことが必要です。
- 余分な情報を避ける: 関連性の低い情報を与えると、回答の精度が下がる可能性があります。
これにより、質問に対して正確で自然な回答が生成されやすくなります。
まとめ
RAGは、企業内での生成AIの活用を一段と広げる技術です。特定の情報を元にした正確な回答を生成するため、企業の業務効率化や顧客対応の向上に大いに役立ちます。初心者でも理解しやすいように、ステップを分かりやすく説明しましたが、実際の導入には専門知識が必要です。それでも、RAGの基本を理解することで、企業でのAI活用が一層身近に感じられるのではないでしょうか。
次回は、RAGの精度を上げるポイント、すなわちドキュメントDBからの検索ステップでユーザーの質問に関連の高いテキストが抽出されやすくするにはどうすれば良いかについて具体的な方法を説明したいと思います。
当社では、RAGをはじめ、チャットボットや問合せ自動化を改善するためのテクニックやベストプラクティス、具体的なステップについてお伝えします。企業の情報管理や生成AIの精度向上に興味がある方は、こちらからぜひごお問い合わせください。
