生成AIの出力結果には、間違った内容が含まれることが多いと認識している方は多いでしょう。そこで生成AIにRAGと呼ばれる技術を組み合わせると、外部情報の検索が可能となり、信頼性の高い出力結果が得られるようになります。本記事ではRAGの仕組みやメリット、RAGを用いたユースケースについて解説します。

RAGの仕組み

RAGは、外部情報の検索結果を利用してLLMのテキスト生成を行います。信頼性の高い情報源を用意しておくことで、精度の高い出力結果が得られます。

RAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）のテキスト生成に、信頼性の高い外部情報の検索を組み合わせる技術です。通常、生成AIを扱う際にはプロンプトで指示を与えて出力内容を制御しますが、プロンプトで精度を高めるのにも限界があり、その精度は主にLLMが学習に用いたデータに依存します。RAGを用いて外部情報を与えると、プロンプトだけでは制御しにくい部分の出力精度も向上できます。

具体的には、LLMが回答を生成する前に、最新の情報や専門的なデータベースから必要な情報を検索し、その結果を基に回答を生成します。正確な情報源を基に回答を生成するため、LLMの回答がより正確で信頼性の高いものとなり、ハルシネーションと呼ばれる不正確な情報を生成してしまう現象を防げます。

RAGによる回答生成の流れ

RAGによる回答生成の例として、ユーザーがチャットボットに質問を投げた場合を考えます。システムはまず、その質問に関連する情報を外部のデータベースや文書から検索します。次に、検索結果とユーザーの質問を組み合わせたプロンプトを作成し、それをLLMに入力します。LLMはこのプロンプトを基に回答を生成し、その回答をユーザーに提示します。

このプロセスにおいて、システムが検索する情報は文章ファイルであったり、外部のデータソースにAPIを通じて接続する形式であったりと、さまざまな形が考えられます。ユーザーの質問に応じた外部情報を準備し、その中から検索し出力することで、RAGは通常の大規模言語モデルよりも高い精度でユーザーに情報を提供できます。

RAGのメリット

RAGを用いる一番のメリットは、外部情報のインプットによってLLMの出力結果の信頼性が向上することです。また最新の情報を取り入れやすく、再トレーニングの手間を省けます。

出力結果の信頼性が高い

RAGを利用することで、LLMの出力結果の信頼性が向上します。通常、LLMはデータを基に学習しているものの、学習したデータが古い、少ない、偏りがある等のさまざまな理由で、正確でない回答をすることが多々あります。RAGでは外部情報を検索した結果を反映するため、誤った情報の生成を防ぎ、信頼性の高い出力結果を生成できます。

また、LLMの学習データは明示されていないことが多く、出力結果が正しいか確認する手間が生じます。しかしRAGであればシステムの設計者が外部情報を指定するため、出力結果の根拠が明確になり、事実確認もしやすくなります。

情報の更新がしやすい

基本的にLLMのトレーニングデータは静的なものであるため、時間の経過とともに古くなる可能性があります。新しい情報を取り入れたい場合はLLMの再トレーニングの手間が生じます。

一方RAGは、LLMが回答を生成するたびに外部のデータソースから情報を検索するため、データソースを定期的に更新すれば最新の情報に基づいた回答を提供できます。新しい情報を即座に取り入れることで、再トレーニングの必要がなく、コストや手間を削減できます。

RAGのユースケース

RAGで社内ドキュメントや販売データなどの情報を検索することで、利用者により精度の高い回答を生成できるようになります。

チャットボットによるヘルプデスク対応

RAGは社内のヘルプデスク業務の効率化にも役立ちます。よくある質問や社内のドキュメントを外部情報として用意しておき、その情報を基にユーザーの質問に回答するチャットボットを作成できます。これにより、基本的な内容の問い合わせはチャットボットで対応し、イレギュラーな問い合わせのみ担当者が対応することで、業務効率を向上できます。また、チャットボットは24時間対応が可能なため、担当者の業務時間外でも即座に回答を返すことが可能です。

小売業界における在庫管理

小売業界におけるユースケースとして、RAGを活用した在庫管理の効率化があります。過去の販売データや現在の在庫状況をリアルタイムで分析し、最適な在庫量を予測することで、欠品や過剰在庫を防げます。さらに、自動発注システムと連携し、在庫が一定の水準を下回った際に自動的に発注するなど、人的ミスを減少させる仕組みづくりが可能です。これにより、在庫管理の精度が向上し、コスト削減にもつながります。

RAGで信頼性の高い回答生成が可能になる

RAGは、LLMの生成能力を強化し、信頼性の高い情報を提供するための重要な技術です。外部情報を取り入れることで精度の高い出力を得られ、多くのビジネスシーンで効果を発揮することが期待できます。生成AIを業務に活用する際には、RAGの導入を検討してみてはいかがでしょうか。