RAGは、従来のLLM よりも少ないリスクで、企業がAIを活用することを可能にする。
より多くの企業がAIソリューションを導入するにつれて、検索拡張世代が普及している。初期の企業向けチャットボットでは、危険なミスや幻覚が見られた。
RAGは、企業がLLMs の力を活用することを可能にすると同時に、特定のビジネス知識に基づいた生成的なアウトプットを可能にする。
検索機能付き世代とは？
AIにおけるRAG（Retrieval-augmented Generation）とは、a)関連する外部情報を検索し、b)AIが生成した応答を組み合わせることで、精度と関連性を向上させる手法である。
大規模な言語モデル(LLMs)の生成に依存する代わりに、RAGモデルからの応答は、AIエージェントビルダーによって指示された知識ベース（企業のウェブページや人事ポリシー文書のような）によって情報提供される。
RAGは主に2つのステップで運営されている：
1.検索
このモデルは、構造化または非構造化ソース（データベース、PDF、HTMLファイル、その他の文書など）から関連データを検索し、取得する。これらのソースは、構造化されたもの (テーブルなど) も非構造化されたもの (承認済み Web サイトなど) もあります。
2.世代
検索後、情報はLLM に入力される。LLM はその情報を使って自然言語による応答を生成する。承認されたデータと独自の言語能力を組み合わせることで、正確で人間のような、ブランドに合った応答を作成する。
RAGの使用例
RAGのポイントは？それは、組織が適切で、有益で、正確なアウトプットを提供できるようにすることです。
RAGは、不正確なLLM 出力や幻覚のリスクを減らす直接的な方法である。
例 1：法律事務所
法律事務所がAIシステムでRAGを使用するのは、次のような場合である：
- リサーチ中に、関連する判例、先例、法的判断を文書データベースから検索する。
- 事件ファイルや過去の判決から重要な事実を抽出し、事件概要を作成。
- 関連する規制の最新情報を従業員に自動的に提供。
例 2：不動産会社
不動産会社はAIシステムでRAGを使うかもしれない：
- 不動産取引履歴や近隣の犯罪統計のデータをまとめる。
- 不動産取引に関する法的な質問に、現地の不動産関連法規を引用して回答する。
- 物件状況報告書、市場動向、過去の販売履歴からデータを抽出し、鑑定プロセスを合理化します。
例3：Eコマース・ストア
eコマースは、AIシステムでRAGを使うかもしれない：
- 会社のデータベースから製品情報、仕様、レビューを収集し、パーソナライズされた製品の推奨に役立てる。
- 注文履歴を取得し、ユーザーの好みに合わせてカスタマイズされたショッピング体験を生成。
- 顧客のセグメンテーションデータを取得し、最近の購入パターンと組み合わせることで、ターゲットを絞ったEメールキャンペーンを実施。
RAGのメリット
問い合わせをしたことのある人なら誰でも知っているように ChatGPTクロードが知っているように、LLMs には最小限のセーフガードが組み込まれている。
適切な監視がなければ、不正確な情報、あるいは有害な情報さえ生み出す可能性があり、実戦配備には信頼できない。
RAGは、信頼できる最新のデータソースに基づいた回答を行うことで、こうしたリスクを大幅に軽減するソリューションを提供します。
幻覚や不正確さを防ぐ
従来の言語モデルは、しばしば幻覚（説得力があるように聞こえるが、事実とは正しくない、あるいは無関係な回答）を生み出す。
RAGは、信頼性が高く関連性の高いデータソースに根拠を置くことで、幻覚を軽減する。
検索ステップは、モデルが正確で最新の情報を参照することを保証し、幻覚の可能性を大幅に減らし、信頼性を高める。
最新情報の取得
LLMs は多くの仕事にとって強力なツールだが、希少な情報や最近の情報（特注のビジネス知識も含む）については正確な情報を提供できない。
しかしRAGは、ウェブサイト、テーブル、データベースなど、あらゆるソースからリアルタイムで情報を取得することができる。
これにより、真実のソースが更新される限り、モデルは最新の情報で応答することが保証される。
複雑な文脈でのコミュニケーション
LLM LLMs 長い会話や複雑な会話では、文脈を維持するのに苦労する。その結果、応答が不完全になったり、断片的になったりすることが多い。
しかし、RAGモデルでは、セマンティックにリンクされたデータソースから直接情報を引き出すことで、コンテキストを認識することができる。
製品カタログを備えたセールス・チャットボットのように、ユーザーのニーズに特化した追加情報によって、RAGはAIエージェントが文脈に沿った会話に参加することを可能にする。
RAGの仕組み、ステップ・バイ・ステップ
1.ドキュメントのアップロード
まず、ビルダーはドキュメントやファイルをAIエージェントのライブラリにアップロードします。ファイルはウェブページ、PDF、またはその他のサポートされるフォーマットで、AIの知識ベースの一部を形成します。
2.文書の変換
PDFやウェブページなど、ファイルには多くの種類があります。- システムはこれらのファイルを標準化されたテキスト・フォーマットに変換し、AIが処理しやすく、関連情報を取り出しやすくします。
3.チャンキングと保管
変換されたドキュメントは、管理可能な小さな断片（チャンク）に分解される。これらのチャンクはデータベースに保存され、AIエージェントはクエリー中に関連するセクションを効率的に検索して取り出すことができる。
4.ユーザークエリ
知識ベースが設定された後、ユーザーはAIエージェントに質問をすることができる。その質問は、自然言語処理（NLP）を使って処理され、ユーザーの質問内容を理解する。
5.知識検索
AIエージェントは、保存されたチャンクを検索アルゴリズムを使って検索し、アップロードされた文書からユーザーの質問に答えられる最も関連性の高い情報を探し出す。
6.世代
最後に、AIエージェントは、検索された情報を言語モデル機能と組み合わせることで、クエリと検索されたデータに基づいて、首尾一貫した、文脈的に正確な回答を作成し、回答を生成する。
RAGの高度な機能
もしあなたが開発者でないなら、すべてのRAGが同じように作られているわけではないことを知って驚くかもしれない。
異なるシステムは、その必要性、ユースケース、スキル能力に応じて、異なるRAGモデルを構築する。AIプラットフォームの中には、高度なRAG機能を提供するものもある。
セマンティック・チャンキングとナイーブ・チャンキング
ナイーブ・チャンキングとは、意味や文脈に関係なく、テキストを500語のセクションに分割するように、ドキュメントを固定サイズの断片に分割することである。
一方、セマンティック・チャンキングは、内容に基づいて文書を意味のあるセクションに分割する。段落やトピックのような自然な区切りを考慮し、各チャンクに首尾一貫した情報が含まれるようにします。
強制引用
金融やヘルスケアのように、AIを使ってリスクの高い会話を自動化する業界にとって、引用は情報を受け取る際にユーザーに信頼を植え付けるのに役立つ。
開発者はRAGモデルに、送信された情報の引用を指示することができる。
例えば、従業員がAIチャットボットに福利厚生に関する情報を求めた場合、チャットボットはそれに答え、関連する福利厚生文書へのリンクを提供することができる。
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