RAGとは？仕組みと導入メリット、仕組みや生成AIとの関係性をわかりやすく解説
1. RAGの概要
RAGとは何か？
RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、検索技術と自然言語生成技術を組み合わせた、高度な情報検索・生成システムです。従来の検索エンジンでは、キーワードに基づいて関連性の高い文書を検索し、その中からユーザーが求める情報を探し出す必要がありました。一方、RAGは、検索された文書の内容を理解し、ユーザーの質問に対して的確かつ自然な文章で回答を生成することができます。
RAGが注目される背景
近年、大規模言語モデルの発展により、自然言語処理技術が急速に進歩しています。これにより、従来の検索エンジンでは対応が難しかった、複雑な質問や曖昧な表現を含む質問に対しても、RAGは高い精度で回答できるようになりました。また、RAGは、パーソナライズされた情報提供や対話形式での情報検索など、ユーザー体験の向上にも貢献することが期待されています。
従来の検索システムとの違い
従来の検索システムは、キーワードと文書の関連性に基づいて検索結果を表示するだけでしたが、RAGは、検索された文書の内容を深く理解し、ユーザーの質問に対して最適な回答を生成します。これにより、従来の検索システムでは得られなかった、より高度で質の高い情報を得ることが可能になります。
RAGの仕組みを図解で解説
RAGは、大きく分けてRetriever（※この図ではRetrival Engine）とGeneratorの2つのコンポーネントから構成されます。
Retriever（Retrival Engine）は、ユーザーの質問に対して、関連性の高い文書を検索する役割を担います。Generatorは、Retriever（Retrival Engine）が検索した文書の内容を理解し、ユーザーの質問に対して自然な文章で回答を生成する役割を担います。
これらのコンポーネントが連携することで、RAGは、従来の検索システムでは不可能だった高度な情報検索・生成を実現します。
2. RAGの導入メリット
RAGの導入は、様々なメリットをもたらします。ここでは、代表的な5つのメリットについて詳しく解説します。
情報検索の精度向上
RAGは、従来の検索エンジンでは難しかった、複雑な質問や曖昧な表現を含む質問に対しても、高い精度で回答することができます。これは、RAGが検索された文書の内容を深く理解し、ユーザーの意図を正確に捉えることができるためです。これにより、ユーザーは、求める情報により早く、より確実にアクセスできるようになります。
パーソナライズされた情報提供
RAGは、ユーザーの過去の検索履歴や行動データなどを分析し、個々のユーザーに最適化された情報を提供することができます。例えば、特定の分野に興味を持つユーザーには、その分野に関連する情報を優先的に表示したり、特定の商品を購入したユーザーには、関連商品の情報を推薦したりすることができます。これにより、ユーザーは、自分に本当に必要な情報だけを受け取ることができ、情報過多によるストレスを軽減することができます。
顧客満足度の向上
RAGは、ユーザーの質問に対して、的確かつ自然な文章で回答を生成することができます。これにより、ユーザーは、まるで人間と話しているかのような感覚で情報検索を行うことができ、より快適な体験を得ることができます。また、RAGは、24時間365日いつでも対応可能であるため、ユーザーは、時間や場所を問わず必要な情報にアクセスすることができます。これらの要素が組み合わさることで、顧客満足度の向上に大きく貢献します。
業務効率化
RAGは、様々な業務の効率化にも貢献します。例えば、カスタマーサポート業務においては、RAGがユーザーの質問に自動で回答することで、オペレーターの負担を軽減することができます。また、情報収集業務においては、RAGが膨大な情報の中から必要な情報だけを抽出し、要約することで、作業時間を大幅に短縮することができます。
新規ビジネスチャンスの創出
RAGは、従来の検索エンジンでは提供できなかった、新しい情報サービスの創出にもつながります。例えば、RAGを活用した高度なチャットボットや、パーソナライズされた情報推薦システムなどを開発することで、新たな収益源を確保することができます。また、RAGは、様々な分野での応用が期待されており、今後、さらに多くのビジネスチャンスが生まれる可能性があります。
3. RAGの仕組み
RAGの高度な情報検索・生成能力は、RetrieverとGeneratorという2つの主要コンポーネントの連携によって実現されます。さらに、RAGの性能を最大限に引き出すためには、適切な学習とチューニングが不可欠です。
Retriever：関連文書検索
Retrieverは、ユーザーの質問に対して、膨大な情報源の中から関連性の高い文書を検索する役割を担います。従来の検索エンジンと同様に、キーワードマッチングやTF-IDFなどの手法を用いて関連文書を絞り込みますが、RAGでは、さらに高度な意味理解技術を活用することで、より的確な文書検索を実現します。例えば、BERTなどのTransformerベースのモデルを用いることで、文脈を考慮した検索が可能になり、質問の意図をより深く理解することができます。
Generator：自然言語生成
Generatorは、Retrieverが検索した文書の内容を基に、ユーザーの質問に対して自然な文章で回答を生成する役割を担います。大規模言語モデル（LLM）を中核として、検索された文書から必要な情報を抽出し、文脈に沿って再構成することで、人間が書いたかのような流暢な文章を生成します。また、Generatorは、複数の文書から情報を統合したり、異なる表現方法で回答を生成したりすることも可能です。
RetrieverとGeneratorの連携
RetrieverとGeneratorは、互いに補完し合いながら連携することで、RAGの性能を最大限に引き出します。Retrieverが検索した文書は、Generatorにとって重要な情報源となります。Generatorは、これらの文書から必要な情報を抽出し、質問への回答を生成します。一方、Generatorが生成した回答は、Retrieverにとって新たな検索キーワードとなり、さらなる関連文書の検索につながることもあります。この循環的なプロセスを通じて、RAGは、より深く、より広範な情報を探索し、ユーザーの質問に対して最適な回答を提供することができます。
RAGの学習とチューニング
RAGの性能は、適切な学習とチューニングによって大きく向上します。Retrieverは、検索対象となる文書の特性や、ユーザーの質問傾向などを学習することで、より的確な文書検索が可能になります。Generatorは、大規模なテキストデータや対話データなどを学習することで、より自然で質の高い文章生成が可能になります。また、RetrieverとGeneratorの連携方法や、回答生成時のパラメータ調整など、様々なチューニングを行うことで、RAGの性能をさらに最適化することができます。
まとめ
RAGは、検索技術と自然言語生成技術を組み合わせた、次世代の情報検索・生成システムであり、様々な分野での活用が期待されています。生成AIの進化とともに、RAGはさらに高度化し、私たちの生活やビジネスをより豊かに、より便利にしてくれる新しい技術です。
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この記事を書いた人
株式会社APPSWINGBY マーケティング
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情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数
監修
株式会社APPSWINGBY
CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。
