本記事では、RAG（検索拡張生成）というAI技術について解説します！

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1. RAG（検索拡張生成）とは？

RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、日本語で「検索拡張生成」と訳され、大規模言語モデル（LLM）が生成するテキストを、外部の知識ベースやデータベースから取得した情報で補完する技術です。

RAG（検索拡張生成）の仕組み

①質問の理解：ユーザーが質問を入力すると、RAGはまずその質問の意味を理解します。

②関連情報の検索：理解した質問に基づいて、関連性の高い情報が外部の知識ベースやデータベースから検索されます。

③情報の抽出：検索された情報の中から、質問に答えるために必要な部分が抽出されます。

④テキスト生成：抽出された情報と、LLMが学習した知識を組み合わせて、より正確で詳細な回答が生成されます。

LLM（大規模言語モデル）との関係性

RAGはLLMの能力を拡張し、より高度な自然言語処理を実現するための技術です。

LLMとRAGの関係性を簡単に説明すると、LLMは、 膨大なテキストデータを学習し、文章生成や翻訳など、様々な自然言語処理タスクを実行することができます。しかし、LLMは学習済みのデータに基づいて生成するため、常に最新の情報や特定の分野の専門知識を持っているわけではありません。

RAGは、 LLMのこの欠点を補うために登場した技術です。RAGは、LLMが生成するテキストに、外部の知識ベースやデータベースから取得した最新の情報や専門知識を付加します。これにより、LLMはより正確で詳細な情報を提供できるようになります。

RAG（検索拡張生成）とファインチューニングの違い

RAG（検索拡張生成）とファインチューニングは、どちらも大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させるための技術ですが、そのアプローチが異なります。

ファインチューニングは、事前学習済みのLLMを、特定のタスクやデータセットに特化させるために、追加で学習させる技術です。

✅ファインチューニングの特徴は、特定のタスクやデータセットに合わせたモデルを作成でき、特定の分野における専門知識やルールを学習することで、高精度な回答が期待できます。自社のデータやニーズに合わせて、カスタムモデルを作成できるのが強みです。

✅RAGの特徴は、LLMが学習したデータだけでなく、外部の知識ベースやデータベースからリアルタイムで情報を取得して生成に活用し、様々な種類のデータソースと連携でき、柔軟に対応できるほか、外部データの更新により、常に最新の情報を反映した回答が可能です。

2. RAGを活用するメリット

RAGのメリットは、情報の鮮度と専門性の向上、ハルシネーションの抑制に期待できる点です。

LLMの学習データにはタイムラグがあるため、最新の情報を扱うことが難しい場合があります。RAGは、外部のデータベースからリアルタイムの情報を取得できるため、より新鮮な情報を提供できます。

また、LLMは、幅広い知識を持っていますが、特定の分野の専門知識は不足している場合があります。RAGは、専門的な知識を持つデータベースと連携することで、LLMの専門性を高めることができます。

LLMは、存在しない事実を生成してしまう「ハルシネーション」と呼ばれる現象を起こすことがあります。RAGは、外部の信頼できる情報源を参照することで、ハルシネーションのリスクを低減できます。

3. RAGの活用方法

RAG（検索拡張生成）は、大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させ、様々な分野で活用されています。ここでは、チャットボット、情報収集と分析の性能性アップ、市場調査サポートという3つの要素に分けて、RAGの具体的な活用方法について解説します。

チャットボット

RAGは、チャットボットの質を飛躍的に向上させることができます。従来のチャットボットは、あらかじめ用意されたFAQにしか答えられませんでしたが、RAGを活用することで、より自然な会話形式で、幅広い質問に対して正確な回答を提供できます。

ユーザーの過去の質問履歴や属性情報に基づいて、よりパーソナライズされた回答を生成でき、複数の質問にわたる複雑な会話もスムーズに行うことができます。

情報収集と分析の性能性アップ

RAGは、情報収集と分析の効率を大幅に高めることができます。論文、レポート、ニュース記事など、大量のテキストデータから、特定のキーワードやテーマに関する情報を迅速かつ正確に抽出でき、従来の検索エンジンでは難しかった、複雑な質問に対しても、RAGは関連性の高い情報を集約し、構造化された形で提示できます。

テキストデータから感情を分析し、製品やサービスに対する顧客の意見を可視化できる感情分析も可能です。

市場調査サポート

RAGは、市場調査の精度とスピードを向上させることができます。

競合製品のレビューや口コミを分析し、自社製品との差別化ポイントを明確化できるほか、顧客の声を収集して潜在的なニーズや要望を特定、ニュース記事やソーシャルメディアの情報を分析して最新の市場トレンドを把握できます。

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5. まとめ

本記事では、RAG（検索拡張生成）というAI技術について解説しました。

RAGは、大規模言語モデル（LLM）が生成するテキストに、外部の知識ベースやデータベースから取得した情報を追加することで、より正確で詳細な回答を生成する技術です。チャットボット、情報収集・分析、市場調査など、様々な分野で活用できます。

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