RAGとは？仕組みと導入メリット、導入時の事前知識や注意点をわかりやすく解説

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成に、外部情報の検索を組み合わせる技術です。この技術は、生成内容の正確さを向上させるために使用されます。具体的には、言語モデルがテキストを生成する際に、特定の知識や情報源（ナレッジベースなど）への検索を組み合わせることで、回答内容がより専門的かつ正確になります。

RAGの基本的な流れは以下の通りです。まず、ユーザーから入力された質問に関連する情報をデータベースや文書から検索します（検索フェーズ）。次に、得られた検索結果とユーザーからの質問を組み合わせたプロンプトを大規模言語モデルに入力し、テキスト生成結果を取得します（生成フェーズ）。

このプロセスにより、事実とは異なる内容や文脈と無関係な内容の出力がもっともらしく生成される問題（ハルシネーション《Hallucination》）を回避しやすくなります。また、生成内容を特定の情報源で裏付けるプロセスはグラウンディング（Grounding）とも呼ばれます。

RAGの利点としては、以下の点が挙げられます：

1. 回答精度の向上：外部情報の検索を組み合わせることで、最新の情報に基づいた正確な回答が得られます。
2. ハルシネーションの抑制：事実に基づかない情報を生成する現象を抑制します。
3. 根拠の明確化：出力結果の根拠が明確になり、信頼性が向上します。

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 RAGが注目されている理由

RAG（検索拡張生成）が注目されている理由は、大規模言語モデル（LLM）の特性とその限界を補完する点にあります。LLMは膨大なデータを基に学習しており、非常に多くの知識を持っていますが、学習データが古くなると最新の情報を反映できないという限界があります。

RAGは外部情報をリアルタイムで検索し、最新の情報を取り入れることで、この限界を補完します。これにより、常に最新の知識に基づいた回答を提供することが可能です。また、LLMは時折、事実に基づかない情報を生成することがあります（これをハルシネーションと呼びます）。RAGは外部情報を検索して組み合わせることで、生成される回答の正確性と信頼性を大幅に向上させることができます。

具体的には、検索結果を基にした回答生成により、ユーザーはより信頼できる情報を得ることができます。さらに、LLMは非常に多くのデータを基に学習しているため、時には誤った情報をもっともらしく生成することがあります。RAGは外部の信頼できる情報源からデータを取得し、それを基に回答を生成するため、ハルシネーションのリスクを低減します。

これにより、誤情報の拡散を防ぎ、ユーザーの信頼を得ることができます。最後に、RAGは特定の業務やユーザーのニーズに合わせたパーソナライズされた回答を生成することができます。例えば、企業が独自のデータベースを利用して顧客対応を行う場合、RAGを用いることで、より具体的で適切な回答を提供することが可能になります。これにより、業務効率化や顧客満足度の向上に寄与します。このように、RAGはLLMの強力な特性を活かしつつ、その限界を補完することで、より正確で信頼性の高い情報提供を実現します。

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RAGの仕組み

RAG（検索拡張生成）の仕組みは、大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成に外部情報の検索を組み合わせることで、回答の精度と信頼性を向上させる技術です。RAGには大きく2つのプロセスがあります。

まず、検索フェーズでは、ユーザーから入力された質問に関連する情報をデータベースや文書から検索します。この段階で、関連性の高い情報を収集し、次の生成フェーズに備えます。例えば、顧客からの問い合わせに対して、FAQやマニュアル、最新のデータベースから必要な情報を検索します。

次に、生成フェーズでは、検索フェーズで得られた情報とユーザーからの質問を組み合わせたプロンプトを大規模言語モデルに入力し、テキスト生成結果を取得します。このプロセスにより、LLMは外部情報を参照しながら回答を生成するため、より正確で信頼性の高い回答が得られます。

検索フェーズ：

1. ユーザーの質問を受け取る：例えば、カスタマーサポートのシナリオを考えます。ユーザーが「最新の製品の保証期間はどれくらいですか？」と質問します。
2. 関連情報を検索する：システムはこの質問を受け取り、FAQデータベース、製品マニュアル、最新の保証情報が記載された内部データベースなどから関連情報を検索します。
3. 検索結果を収集する：検索エンジンが関連する文書やデータを収集し、最も関連性の高い情報を抽出します。例えば、「製品Xの保証期間は2年間です」といった具体的な情報が見つかります。

生成フェーズ：

1. 検索結果と質問を組み合わせる：検索フェーズで得られた情報とユーザーの質問を組み合わせたプロンプトを作成します。例えば、「ユーザーが最新の製品の保証期間について質問しています。関連情報として、製品Xの保証期間は2年間です。」
2. 大規模言語モデルに入力する：このプロンプトを大規模言語モデル（LLM）に入力します。LLMはこの情報を基に、自然な言語で回答を生成します。
3. 回答を生成する：LLMは「最新の製品Xの保証期間は2年間です」といった具体的で正確な回答を生成します。
4. ユーザーに回答を提供する：生成された回答をユーザーに提供します。これにより、ユーザーは迅速かつ正確な情報を得ることができます。RAG（検索拡張生成）で用いられる検索方式

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RAG（検索拡張生成）で用いられる検索方式

1. キーワード検索： キーワード検索は、ユーザーの質問やクエリに含まれる特定の単語やフレーズを基に、関連する情報を検索する方式です。この方式は、単語や文字列のパターンを照合し、類似度に応じて情報を見つけ出します。例えば、「最新の製品の保証期間」というクエリに対して、「保証期間」や「製品」というキーワードを含む文書を検索します。キーワード検索は実装が比較的簡単で、特定の単語に基づいた検索が得意ですが、データ量が増えると生成速度が低下するという短所があります。
2. ベクトル検索： ベクトル検索は、単語の意味を捉え、関連する情報を見つけ出す方式です。具体的には、単語やフレーズをベクトル（数値の集合）に変換し、そのベクトル間の類似度を計算して関連情報を検索します。これにより、同義語や類似した意味を持つ単語も検索対象に含めることができます。例えば、「最新の製品の保証期間」というクエリに対して、「最新」「製品」「保証期間」といった概念をベクトル化し、類似する情報を検索します。ベクトル検索は意味的な関連性を捉えるのが得意ですが、開発コストが高くなることがあります。

RAGのメリット

1. 回答の正確性と信頼性の向上： RAGは外部情報を検索して組み合わせることで、生成される回答の正確性と信頼性を大幅に向上させることができます。これにより、ユーザーはより信頼できる情報を得ることができます。例えば、LLM（大規模言語モデル）が持つ知識だけでなく、最新のデータベースや専門的な情報源からのデータを活用することで、より正確な回答が可能になります。
2. 最新の情報へのアクセス： RAGは最新の情報や専門的なデータベースを利用することで、常に最新の知識に基づいた回答を提供することが可能です。これにより、情報の鮮度が保たれ、ユーザーのニーズに迅速に対応できます。例えば、製品の最新仕様や法改正に関する情報など、頻繁に更新される情報を取り入れることができます。
3. ハルシネーションのリスク低減： LLMは非常に多くのデータを基に学習しているため、時には誤った情報をもっともらしく生成することがあります。RAGは外部の信頼できる情報源からデータを取得し、それを基に回答を生成するため、ハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）のリスクを低減します。これにより、誤情報の拡散を防ぎ、ユーザーの信頼を得ることができます。
4. パーソナライズされた回答の生成： RAGは特定の業務やユーザーのニーズに合わせたパーソナライズされた回答を生成することができます。例えば、企業が独自のデータベースを利用して顧客対応を行う場合、RAGを用いることで、より具体的で適切な回答を提供することが可能になります。これにより、業務効率化や顧客満足度の向上に寄与します。

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RAG導入前に知っておきたい事前知識

1. 外部情報への依存： RAGは外部情報を検索して回答を生成するため、検索した情報が間違っている場合、不正確な結果を出す可能性があります。外部情報の信頼性や正確性に依存するため、情報源の管理が重要です。
2. 計算コストと時間の増加： RAGは大規模なナレッジベースやWebの検索を含むため、計算コストが高く、時間がかかることがあります。特に大規模なデータセットを扱う場合、検索と生成のプロセスが遅延する可能性があります。
3. 機密情報の取り扱いリスク： RAGは外部情報を検索するため、機密情報や高い秘匿性を持つ情報が含まれる場合、意図しない情報流出の危険性があります。RAG環境を構築する際には、外部情報のアクセス制限やセキュリティ対策が必要です。
4. コンテキストウィンドーの制約： 大規模言語モデル（LLM）にはコンテキストウィンドーと呼ばれる制約があります。これは、モデルが一度に処理できるトークン（単語や文字の単位）の数に限りがあることを意味します。RAGでは、検索フェーズで得られた情報とユーザーの質問を組み合わせてプロンプトを作成しますが、コンテキストウィンドーの制約により、すべての関連情報を含めることができない場合があります。これにより、重要な情報が省略されるリスクがあります。
5. 独自性のあるコンテンツ生成の難しさ： RAGは正確なソースを参照することで事実に基づいたコンテンツを生成できますが、外部情報にない独自性の高いコンテンツの生成は難しいです。創造的なコンテンツ生成には限界があり、人間の介入が必要な場合があります。

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RAGのユースケース

社内ナレッジシステム： 社内ナレッジシステムでは、従業員が必要とする情報を迅速かつ正確に提供することが求められます。RAGを利用することで、社内のナレッジベースやドキュメントから関連情報を検索し、それを基にした正確な回答を生成することができます。例えば、新入社員が社内の手続きやポリシーについて質問した場合、RAGは関連する社内ドキュメントやガイドラインを検索し、具体的で正確な回答を提供します。これにより、従業員は必要な情報を迅速に取得でき、業務効率が向上します。また、RAGは最新の情報を常に取り入れることができるため、情報の鮮度が保たれ、従業員が最新のポリシーや手続きを理解するのに役立ちます。

AIチャットボット： AIチャットボットは、顧客やユーザーからの問い合わせに対して自動的に対応するためのツールです。RAGを利用することで、チャットボットは外部情報源や内部データベースから関連情報を検索し、それを基にした正確な回答を生成することができます。例えば、顧客が製品の仕様やトラブルシューティングについて質問した場合、RAGは製品マニュアルやFAQデータベースを検索し、具体的で正確な回答を提供します。これにより、顧客は迅速に問題を解決でき、顧客満足度が向上します。また、RAGはハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）のリスクを低減するため、信頼性の高い回答を提供することができます。さらに、RAGを利用することで、チャットボットはパーソナライズされた回答を生成することができ、ユーザーのニーズに合わせた対応が可能になります。

次世代AIアシスタント「AskDona」と理化学研究所の実績

現代のビジネス環境では、迅速かつ正確な情報提供が求められています。そんな中、注目を集めているのがRAG（検索拡張生成）技術を活用したAIアシスタント「AskDona」です。AskDonaは、外部情報をリアルタイムで検索し、最新のデータに基づいた正確な回答を生成することで、業務効率と顧客満足度を劇的に向上させます。例えば、社内ナレッジシステムでは、従業員が必要な情報を迅速に取得できるため、業務効率が大幅に向上します。また、AIチャットボットとしても、顧客からの問い合わせに対して迅速かつ正確な回答を提供することで、顧客満足度を高めることができます。

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AskDona：次世代のRAG技術を活用したAIアシスタント

現代のビジネス環境では、迅速かつ正確な情報提供が求められています。そんな中、注目を集めているのがRAG（検索拡張生成）技術を活用したAIアシスタント「AskDona」です。AskDonaは、社内ナレッジシステムやAIチャットボットのユースケースにおいて、その優れた性能を発揮します。

社内ナレッジシステムの強化

AskDonaは、社内のナレッジベースやドキュメントから関連情報を検索し、それを基にした正確な回答を生成することができます。例えば、新入社員が社内の手続きやポリシーについて質問した場合、AskDonaは関連する社内ドキュメントやガイドラインを検索し、具体的で正確な回答を提供します。これにより、従業員は必要な情報を迅速に取得でき、業務効率が向上します。また、AskDonaは最新の情報を常に取り入れることができるため、情報の鮮度が保たれ、従業員が最新のポリシーや手続きを理解するのに役立ちます。

AIチャットボットの進化

AskDonaは、顧客やユーザーからの問い合わせに対して自動的に対応するためのツールとしても非常に有用です。例えば、顧客が製品の仕様やトラブルシューティングについて質問した場合、AskDonaは製品マニュアルやFAQデータベースを検索し、具体的で正確な回答を提供します。これにより、顧客は迅速に問題を解決でき、顧客満足度が向上します。また、AskDonaはハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）のリスクを低減するため、信頼性の高い回答を提供することができます。さらに、AskDonaを利用することで、チャットボットはパーソナライズされた回答を生成することができ、ユーザーのニーズに合わせた対応が可能になります。

AskDonaの導入メリット

AskDonaは、LLM（大規模言語モデル）に外部情報を与えて回答を生成するRAG技術を活用しており、生成AIが回答する情報元をコントロールすることができます。これにより、目的や用途に合わせたユニークな生成AIアシスタントを作ることが可能です。企業はAskDonaを導入することで、業務効率化や顧客満足度の向上を実現し、競争力を高めることができます。

なぜAskDonaなのか？

• 正確で信頼性の高い情報提供：外部情報をリアルタイムで検索し、最新のデータに基づいた正確な回答を生成します。
• 業務効率の向上：従業員が必要な情報を迅速に取得できるため、業務効率が大幅に向上します。
• 顧客満足度の向上：迅速かつ正確な顧客対応が可能になり、顧客満足度が向上します。
• パーソナライズされた対応：ユーザーのニーズに合わせたパーソナライズされた回答を提供します。

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