RAG(Retrieval Augmented Generation、検索拡張)について。
RAG（検索拡張生成）は、大規模言語モデル（LLM）の弱点を補いながら、より正確で有用な回答を生成する技術として注目されています。
RAGとは？
RAG（検索拡張生成）は、大規模言語モデル（LLM）の出力を向上させるために、外部データを検索（Retrieval）して活用しながら回答を生成（Generation）する手法 です。
RAGが注目される理由を以下に。
1. LLMの知識の限界を補える
問題点:
LLMは事前学習したデータに基づいて応答を生成するため、新しい情報や特定の業務データにアクセスできない。
RAGによる解決:
- LLMの回答を外部データ（企業のナレッジベース、ドキュメント、論文、Web情報など） で補強できる。
- これにより、 最新情報や専門的な知識を参照しながら回答を生成可能になる。
例: AIチャットボットが、社内のFAQや最新のニュース記事を検索して正しい情報を提供。
2. “幻覚”の抑制（ハルシネーション問題）
問題点:
LLMは、学習データに基づいて最も可能性の高い単語を並べるだけなので、 事実でない内容（ハルシネーション）を生成することがある。
RAGによる解決:
- RAGは検索した事実ベースの情報を元に回答するため、間違った情報の生成リスクを減らせる。
- LLM単体よりも、エビデンス（根拠）を提示できる。
例:
- RAGなし →「2025年のオリンピック開催地は？」と聞くと、間違った都市名を答える可能性あり。
- RAGあり → 最新のニュースサイトを検索して正確な開催地を回答。
3. 企業向けAIの導入を加速
問題点:
- 企業のドキュメントや顧客データをLLMにそのまま学習させるのは難しい。
- プライバシーやセキュリティの問題もある。
RAGによる解決:
- 企業のデータ（PDF、メール、チケット履歴など）を検索し、適切な情報をLLMが利用する形にできる。
- 外部データを都度検索するため、モデルの学習コストを削減し、セキュリティのリスクも軽減できる。
例:
- カスタマーサポート → 過去の問い合わせデータを検索し、適切な回答を自動生成
- 法律・医療分野 → 最新の法律や診療ガイドラインを参照して助言を生成
4. リアルタイム性と柔軟性が向上
問題点:
- 一度トレーニングされたLLMは、新しい情報をすぐには学習できない。
- 最新ニュースやトレンドを取り入れられない。
RAGによる解決:
- 検索データを動的に取得できるため、常に最新の情報を利用可能。
- LLMの事前学習を待たずに、新しい情報に対応できる。
例:
- 金融業界 → 最新の株価情報を参照して投資アドバイスを生成
- Eコマース → 在庫状況や最新のプロモーション情報を考慮した商品提案
5. コスト効率が良い
問題点:
- LLMの事前トレーニングには莫大なコストがかかる。
- 毎回、巨大なモデルをフルに動かすのは非効率。
RAGによる解決:
- 必要なデータを検索することで、LLMの推論コストを抑えつつ高精度な回答を実現。
- 必ずしも大規模なモデルを使わなくても、検索データ＋小規模LLMで高品質な応答が可能。
例:
- 小規模LLM + RAG → コストを抑えつつ、ChatGPT並みの性能を出せる。
ほなほな。
