RAG とは、(Retrieval-Augmented Generation)の略語で、大規模言語モデル（LLM）の出力生成プロセスに、外部知識ベースからの情報検索を組み込むことで、より正確かつ最新の情報を反映した応答を生成する技術のことです。RAGは、LLMが持つ知識の限界を克服し、生成AIの信頼性と精度を向上させるための重要なアプローチとして注目されています。
RAGの仕組み
RAGは、大きく分けて以下の3つのステップで構成されます。
Retrieval（検索）
ユーザーの質問や指示に基づいて、関連する情報を含む可能性のある文書を、外部知識ベース（例：Webページ、データベース、社内ドキュメントなど）から検索します。検索には、キーワード検索、意味検索、ベクトル検索などの手法が用いられます。
Augmentation（強化）
検索によって取得された文書を、LLMへの入力として適切な形式に変換します。変換された文書は、質問や指示とともにLLMに渡されます。
Generation（生成）
LLMは、質問や指示に加えて、取得された文書の内容も考慮しながら、応答を生成します。生成された応答は、取得された文書に基づいた正確かつ最新の情報を反映したものになります。
RAGの利点
正確性向上:
- LLMの学習データに含まれない最新の情報や専門的な知識を外部知識ベースから取得し、応答生成に活用することで、より正確な応答を生成できます。
信頼性向上:
- 応答の根拠となる情報を明示することで、ユーザーは応答の信頼性を評価できます。
柔軟性向上:
- 知識ベースを更新することで、LLMの再学習を行うことなく、最新の情報を反映した応答を生成できます。
カスタマイズ性向上:
- 特定のドメインやタスクに特化した知識ベースを用いることで、LLMの応答を特定の用途に合わせてカスタマイズできます。
RAGの技術的課題
質問応答システム:
- ユーザーの質問に対して、正確かつ最新の情報を反映した回答を提供します。
対話システム:
- ユーザーとの自然な対話を実現し、より高度なタスクを支援します。
文書要約:
- 長文の文書を要約し、重要な情報を抽出します。
機械翻訳:
- 文脈や専門用語を考慮した、より自然で正確な翻訳を提供します。
