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RAGとは!?仕組みや活用事例を徹底解説!

2025.01.21

目次

現代のAI技術は、ただ情報を生成するだけでなく、適切で最新の情報を取り込んで応答することが求められています。その中で注目されているのが「RAG(検索拡張性性)」という手法です。本記事では、RAGとは何か、その仕組み、よく比較されるファインチューニングとの違い、メリット、さらに活用事例について詳しく解説します。

RAGとは

RAGは、「Retrieval Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」と言います。生成AIの一種で、質問や要求に対して回答を生成する際に外部データを動的に取得する仕組みを取り入れたモデルのことです。

通常の生成モデル(Chat-GPT)は、機械学習で与えられたデータを基に応答を生成します。一方、RAGは回答を生成する際に外部データベースや文献を参照し、そこから必要な情報を取得して回答をしてくれます。

RAGは常に最新の情報が必要な場合や、専門的な情報から回答して欲しい場合に大いに役立ちます。

RAGの仕組み

RAGの仕組みは、大きく「検索(Retrieval)」と「生成(Generation)」の2ステップに分かれます。

1. 検索(Retrieval)

ユーザーからの指示を受け取り、その内容に関連する情報を外部データベースや検索エンジンから取得します。このプロセスでは、検索の精度を高めるために、ベクトル検索技術やトピックモデリングが使用されます。

2. 生成(Generation)

取得した情報を基に、ユーザーに対する回答を生成します。このステップでは、通常の生成モデル(LLM)が活用されますが、取得データを統合し、より正確で文脈に合った回答を提供します。

RAGとファインチューニングの違い

RAGと比較してよく聞かれるのが「ファインチューニング」です。ファインチューニングの詳しい仕組みはまた別記事に掲載する予定です!

RAGとファインチューニングには、大きな違いがあります。下記にその違いについてまとめました。

特徴 RAG ファインチューニング
データ更新頻度 リアルタイムで外部データを取得可能 一度訓練したデータに固定され、最新情報を取得できない
専門性 外部リソースを活用するため、高度な専門知識にも対応可能 訓練データが特定の分野に限定されるため、柔軟性が低い
計算コスト 検索と生成を組み合わせるためやや高い モデルの生成のみのため、比較的低い
応用範囲 最新情報を必要とする場面やドメイン固有の質問に適している トレーニング済みの分野での汎用的な応答に適している

具体例(医療データモデルを使用する場合)

・ファインチューニング
 医療データでトレーニングされたモデルは、医療用語や診断プロセスに特化した回答が得意です。しかし、学習後に登場した新薬の情報には対応できないため、新たに学習させる必要があります。

ファインチューニングとは!?仕組みや活用事例を徹底解説!

RAG
トレーニング済みモデルと組み合わせることで、新薬のデータが外部にあれば、それを取得して回答できます。

RAGのメリット

RAGを活用することで受けられるメリットは様々あります。

最新情報に対応可能

従来の生成モデルはトレーニング時に与えられたデータに基づいて応答を生成するため、最新情報やトレーニング後に登場したデータには対応できませんでした。

一方、RAGは外部データを動的に取り込むため、常に最新の情報を反映した回答が可能です。

学習のデータや訓練の効率化

一般的なAIでは、必要な情報を学習させるために膨大な時間とデータ量が必要でした。学習の時間やコストが多くなり、開発や導入に高いハードルがあります。

RAGを活用することで、最新の情報を効率的に提供することができるため開発コストの削減にも大きく貢献します。

カスタマイズの柔軟性

RAGはユーザーが入力した質問やニーズに合わせて、回答をカスタマイズすることができます。

利用するデータベースや検索方法を調整することで、特定のニーズや要件に合わせた運用が可能です。

RAGの活用事例

RAGを活用することで、従来のAIでは実現が難しかった使用方法が可能になりました。以下にその活用事例をいくつか紹介します。

カスタマーサポート

企業のFAQデータベースを活用し、ユーザーの問い合わせに対して正確で迅速な回答を提供します。たとえば、ECサイトで「この商品の返品ポリシーは?」と質問された場合に、返品条件や手順を即座に回答できます。

医療分野

医師が質問を入力すると、最新の論文やガイドラインを検索して、その回答を提示します。これにより、診断や治療方針の決定を支援します。

教育分野

オンライン学習プラットフォームでは、RAGを利用して生徒の質問に対する最適な教材や参考資料を提案します。たとえば、「微分積分の応用について知りたい」という質問に、関連する教材のリンクを提示します。

コンサルティング業務

コンサルタントがクライアントに提案を行う際、RAGを利用して業界の最新動向や統計データを即座に取得し、プレゼンテーションに活用します。

製造業

工場の作業員が「この機械のエラーコード123の解決方法は?」と質問すると、RAGはマニュアルやエラー解決ガイドから関連情報を取得し、適切な解決方法を提示します。

まとめ

RAGは、最新情報を活用して正確で適切な回答を生成する新しいAI手法として、さまざまな分野で注目されています。その仕組みや従来の手法との違い、さらに活用事例を通じて、RAGの強力さを実感いただけたのではないでしょうか。次回は、RAGの実装方法や、実際に利用するための技術スタックについて詳しく解説していきます。お楽しみに!

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