2024.12.09

RAG（検索拡張生成）とは？生成AIとの関連性やメリット、活用事例を解説

著者株式会社SHIFT　マーケティンググループ

Introduction

現在、ChatGPTをはじめとする生成AIは、企業活動に欠かせないものとなりました。生成AIの核となるLLM（大規模言語モデル）で注目されているのが、RAG（検索拡張作成）の技術です。RAGの技術を活用して、外部情報とLLMを組み合わせることで、特定の情報の精度を向上させることが可能です。

生成AIによる回答の精度が低い、コストがかかる追加学習を行わずに回答精度を高めたいといったケースで、RAGの技術が役立ちます。

この記事では、RAGとは何か、活用するとどのようなメリットがあるのか、注意点は何かなどについて解説します。

RAG（検索拡張生成）とは？

RAGの技術を活用して特定の外部情報をLLMに与えると、生成AIによる回答の精度が大幅に高まります。この技術を活用すれば、コストを抑えて回答精度の高い生成AIを得ることが可能です。

ここでは、RAGとは何か、ほかの概念との違いなどについて詳しく解説します。

検索システムと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせたAIフレームワーク

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation 」の略で、検索拡張生成などと訳されます。LLM（大規模言語モデル）と、RAGによる外部情報検索の仕組みを組み合わせることで、回答精度を向上させることが可能です。

Google Cloud公式サイトの『What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?』によると、以下のように定義されています。

RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) is an AI framework that combines the strengths of traditional information retrieval systems (such as search and databases) with the capabilities of generative large language models (LLMs).

訳：RAG (Retrieval-Augmented Generation) は、従来の情報検索システム (検索やデータベースなど) の長所と生成大規模言語モデル (LLM) の機能を組み合わせた AI フレームワークです。

LLM（大規模言語モデル）とは、大規模な言語データを学習させた言語モデルです。言語モデルは、人間が発する自然言語の文章のなかに、単語がどのくらい出現するかという確率をモデル化しています。

たとえば「私がよく行くのは」という文章のあとには「京都です」「スポーツジムです」など、場所を表す単語が出現する確率が高いでしょう。このような単語の出現確率を判断していくことで、より人間が発する文章に近い回答を生成するのが、言語モデルです。

大量の言語データを学習させた言語モデルであるLLMを活用すれば、人間と自然に会話しているかのようなやりとりを実現することが可能です。

しかし、LLMは自然な会話が得意ですが、学習済みのデータに含まれない情報については回答できません。たとえば、汎用的なLLMに、特定の企業の社内規則などについて質問しても、役に立つ情報は得られないでしょう。

そこで、特定のデータとLLMを組み合わせれば、その情報をもとに詳しい回答を得ることが可能です。たとえば、LLMに企業の社内規則の情報を与えることで、社内規則について従業員が質問できるチャットボットなども開発できます。

このように、LLMと特定の外部情報を組み合わせたRAGを活用することで、特定の分野で精度の高い回答を得られる生成AIをつくり出せます。

LLMについてはこちらもご覧ください。
＞＞LLM（大規模言語モデル）とは？文章を作成する仕組みや種類について解説のページへ

ファインチューニングとの違い

ファインチューニングはRAGと比較されることが多いですが、何が違うのでしょうか？

ファインチューニングとは、LLMに外部データを追加学習させることで、特定の分野に特化した働きを可能にさせる仕組みのことです。たとえば、質問に対する回答の口調、ロジックなどが求められている場合に適しています。

一方のRAGは、特定の情報をもとにした事実が求められる場合に適した仕組みです。汎用的なLLMが知らない特定の企業の情報、商品知識などを回答させたい場合に有効です。

また、ファインチューニングで追加学習を行う場合には、高スペックなGPUで長時間学習させる必要があり、コストがかかるというデメリットがあります。しかし、RAGは外部情報をLLMが検索できるようにするだけなので、コストを抑えて運用できます。

RAGが注目されている背景

RAGが注目されている背景には、より精度の高い生成AIが求められているということがあります。

LLMの登場などにより生成AIの技術は進化していますが、事実にもとづいていない結果を回答する現象である、ハルシネーションを起こすこともあります。生成AIが回答した結果が誤っていると、ビジネスに活用することはむずかしいでしょう。

そこで、特定の分野の情報と組み合わせるRAGを活用すれば、ハルシネーションを抑制する効果が期待でき、生成AIの精度が高まります。

RAGが動作する仕組み

RAGが動作する仕組みは、検索フェーズと生成フェーズの2段階にわけられるのが特徴です。

検索フェーズでは、LLMが知らない知識を補うために外部情報を取得します。入力された質問に関する情報を検索して、必要な情報を得るのです。生成フェーズでは、上記で得た情報をもとに、質問に対する回答を生成します。

このように、RAGが動作する仕組みは非常にシンプルです。

RAGを活用するメリット

RAGを活用することで、AIの回答精度が高まる、コストを抑えて運用できるなど、多くのメリットがあります。ここでは、RAGを活用するメリットについて解説します。

回答精度が高くなる

ここまでご説明したとおり、RAGを活用することで、特定の外部情報をもとに情報を生成できるようになります。そのため、追加した外部情報に関する回答の精度が高くなるのが、もっとも大きなメリットです。これにより、事実にもとづいていない回答をしてしまう、ハルシネーションと呼ばれる現象が起きにくくなります。

情報がつねに新しい状態に維持される

LLMが学習した情報が古いままだと、誤った回答や古い情報をもとにした回答を生成する恐れがあります。しかし、RAGの仕組みを活用すれば、つねに新しい情報をもとにして回答を生成することが可能です。

非公開の情報も扱える

通常、生成AIは、インターネット上の情報をもとに回答を生成するため、非公開情報を扱えません。しかし、RAGは、特定の企業の商品開発情報や社内規約、顧客情報などの非公開情報を活用することも可能です。ただし、重要な情報を外部に流出させないためのセキュリティ対策が必須です。

コストを抑えられる

RAGの仕組みを用いて、LLMに外部情報の検索を追加する場合、ファインチューニングを行う場合と比べてコストを抑えることが可能です。

ファインチューニングで追加学習を行う場合には、高スペックなGPUで長時間学習させる必要があります。また、大量データの準備、環境構築、実装したあとの評価や改善などの作業も必要なため、コストがかかります。一方のRAGは、外部情報の検索をLLMに追加するだけで追加学習の必要がないため、コストを抑えて運用できるのも大きなメリットです。

RAGの活用事例

ここでは、RAGが具体的にどのような場面で活用されているかをご紹介します。

カスタマーサポート

RAGの技術は、カスタマーサポート業務にも活用できます。たとえば、特定の商品やサービスなどに関するマニュアルや、仕様情報などの外部情報をもとに回答できるチャットボットがあれば、より正確な回答ができます。RAGの技術を問い合わせ対応チャットボットに活用すれば、オペレーターの業務普段を軽減できるでしょう。

eコマース

ECサイトのチャットボットで商品に関する質問を入力すると、詳細な回答が返ってくることがあります。これは、商品データベースから、詳細な情報を検索した結果をもとに回答を生成する、RAGの仕組みを応用しているためです。

コンテンツ作成

企業内で、自社の商品カタログ、プレゼン資料、企業サイトの記事などのコンテンツを作成する際にも、RAGの技術を活用できます。自社の商品情報や企業情報などの必要な情報を用意すれば、それをもとにコンテンツを自動生成することが可能です。テキスト情報だけでなく、画像、動画、音声も含んだコンテンツ作成もできます。

RAGを活用する際の注意点

メリットが多いRAGの仕組みですが、一方で注意すべき点もあります。ここでは、RAGを活用する際の注意点についてご説明します。

セキュリティ対策が必須

顧客情報、商品開発情報など、企業の機密情報を利用する場合は、セキュリティ対策を十分に行う必要があります。LLMは、機密情報を使用しても問題ないかを判断できず、与えられた情報はそのまま使用してしまいます。そのため、意図せず機密情報が流出してしまうことがないように、利用者のアクセス権限管理を行う、重要なデータを除外するなどの対応が必要です。

回答に時間を要する場合がある

与えられたデータのボリュームが大きいと、情報を検索する際に時間がかかるため、回答が遅くなることがあります。応答時間が長すぎると、利用者が離れてしまう可能性が高いため、追加で与えるデータの量を調整する必要があるでしょう。

外部情報のファクトチェックが必要

生成される結果は、用意した外部情報の内容に左右されるため、外部情報の選定時には十分なファクトチェックが必要です。情報に誤りはないか、古い情報が混ざっていないかなどをつねに確認する手順が必要になるでしょう。

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まとめ

この記事では、RAGとは何か、活用するとどのようなメリットがあるのか、注意点は何かなどについて解説しました。

RAGの仕組みを活用してLLMに外部情報を追加することで、特定の分野の回答精度が向上するというメリットがあります。また、ファインチューニングのような追加学習は必要なく、低コストで情報を追加できるのも大きなメリットです。しかし、その一方で、追加情報の更新やメンテナンスが必要、追加情報が多すぎると回答時間が長くなるなどのデメリットもあります。

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「AIを業務に活用したいが、回答精度が低いのが問題だ…」「サポートデスク対応をチャットボットで行いたいが、AIのノウハウがない」などの悩みを抱えている企業様は多いでしょう。

RAGの技術を活用すれば、生成AIの回答の精度をあげることが可能です。企業サイトのチャットボットに、商品情報や過去の問い合わせ内容などの情報を組み込めば、ユーザーが必要な情報を提供できます。サポートデスク対応の人材が不足している、コストカットをはかりたいなどの場合に役立つでしょう。

しかし、RAGの技術を業務に活用するためには、AIに関する専門知識が必要です。また、うまく活用できたとしても、セキュリティ対策などにも気を配らなければなりません。

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引用元：

Google Cloud公式サイト｜What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

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