横浜国立大学理工学部建築都市環境系学科卒
一級鉄筋技能士
近年、生成AI（Generative AI）の進化により、自然言語処理の可能性が飛躍的に広がっています。
その中でも注目されているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という新しいアプローチです。
本記事では、RAGの概要や具体的な仕組み、活用例について詳しく解説します。
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目次
RAGの仕組みと処理フロー
RAGは、生成AIが外部データを動的に参照することで、より正確かつ文脈に沿った回答を生成する技術です。
従来の生成AIは、モデル内に保存された知識に依存して応答を生成します。
しかし、この方法では情報の更新が難しく、リアルタイム性や最新情報の反映が課題となっていました。
RAGでは、生成プロセスの前にユーザーの質問に関連する外部データを検索（リトリーブ）し、それを回答生成に組み込むことで、こうした課題を解決します。
このアプローチにより、RAGは幅広い応用可能性を持つ技術として注目されています。
RAGの仕組みは、大きく5つのステップに分けられます。
データの準備
最初のステップでは、必要な情報を整理し、処理可能な形式に整備します。
例えば、企業のFAQデータや技術文書などを対象に、文章を「チャンク」と呼ばれる小さな単位に分割します。
この分割により、後の検索プロセスが効率化されます。
これらのチャンクは、特定のテーマやトピックごとに整理され、構造化データとして格納されます。
データの数値化
次に、準備したテキストデータを「ベクトル化」します。
ベクトル化とは、テキストを数値データに変換するプロセスで、主にAIモデルが文章の意味や文脈を理解しやすくするために行われます。
この際、OpenAIなどが提供する専用の数値化モデルが活用されます。
数値化されたデータは「ベクトルストア」と呼ばれるデータベースに格納され、検索可能な状態になります。
ユーザーの質問処理
ユーザーが質問を入力すると、システムはその質問内容を解析します。
質問の意図やキーワードを元に、ベクトルストアから最も関連性の高いデータをリトリーブ（検索）します。
例えば、「新商品の特徴を教えてください」という質問に対して、新商品に関するFAQや技術資料が自動的に検索されます。
情報の統合
リトリーブされた情報は、質問と組み合わせてAIモデルに渡されます。
このプロセスでは、リトリーブされた情報が質問の「コンテキスト」として扱われ、AIモデルはこの情報を参考にしながら回答を生成します。
これにより、回答の正確性と文脈適合性が向上します。
回答の生成と提供
最終的に、AIモデルが生成した回答がユーザーに提示されます。
この回答には、事前にリトリーブされた情報が反映されており、ユーザーはより信頼性の高い内容を受け取ることができます。
RAGの利点
RAGの利点は多岐にわたります。
最新情報への対応
RAGでは、外部データベースを利用するため、情報の更新が容易です。
これにより、従来のモデルが抱える「情報の古さ」という問題を解消します。
文脈に基づく回答
質問に応じて動的にデータを参照するため、ユーザーが求める具体的な文脈に沿った回答が可能です。
操作の簡便性
ユーザー側は特別な操作をする必要がありません。
通常通りに質問を入力するだけで、システムが自動的に必要な情報を参照して回答します。
拡張性
新たなデータをベクトルストアに追加するだけで、簡単にシステムを拡張できます。
これにより、新しいトピックや業界にも柔軟に対応できます。
まとめ
RAGは、生成AIの可能性を大きく広げる技術です。外部データを組み込むことで、従来の限界を超え、正確かつ文脈に即した回答を実現します。
その処理フローを理解し、適切に活用することで、さまざまな分野での応用が期待できます。