RAG
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。
関連用語
ニューラルネットワーク | 今更聞けないIT用語集
生成AIサービス開発
ご相談・お問い合わせはこちら
APPSWINGBYのミッションは、アプリでビジネスを加速し、
お客様とともにビジネスの成功と未来を形作ること。
私達は、ITテクノロジーを活用し、様々なサービスを提供することで、
より良い社会創りに貢献していきます。
T関する疑問等、小さなことでも遠慮なくお問合せください。３営業日以内にご返答致します。
ご相談・お問合せはこちら
APPSWINGBYのミッションは、アプリでビジネスを加速し、お客様とともにビジネスの成功と未来を形作ること。
私達は、ITテクノロジーを活用し、様々なサービスを提供することで、より良い社会創りに貢献していきます。
IT関する疑問等、小さなことでも遠慮なくお問合せください。３営業日以内にご返答させて頂きます。
APPSWINGBYの
ソリューション
APPSWINGBYのセキュリティサービスについて、詳しくは以下のメニューからお進みください。
システム開発
既存事業のDXによる新規開発、既存業務システムの引継ぎ・機能追加、表計算ソフトによる管理からの卒業等々、様々なWebシステムの開発を行っています。
iOS/Androidアプリ開発
既存事業のDXによるアプリの新規開発から既存アプリの改修・機能追加まで様々なアプリ開発における様々な課題・問題を解決しています。
リファクタリング
他のベンダーが開発したウェブサービスやアプリの不具合改修やソースコードの最適化、また、クラウド移行によってランニングコストが大幅にあがってしまったシステムのリアーキテクチャなどの行っています。
お問い合わせ・ご相談
「システム構築時から大分時間が経過しているのでセキュリティ対策の状況が不安がある」「脆弱性診断を受けたい」「サイバーセキュリティ対策に不安がある。」など、サイバーセキュリティ対策・情報漏えい対策についてのご質問・ご相談などございましたら、何でもお気軽にお問い合わせください。
