【RAGの基礎】生成AIの精度を高める技術の事例を解説！

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

​​さて、生成AIの分野で注目を集めているRAG（Retrieval Augmented Generation）をご存知でしょうか？RAGは、LLM（Large Language Model）の回答精度を向上させる技術として、AWSやAzureなどの大手クラウドベンダーも導入を進めています。RAGの仕組みを理解することで、ChatGPTを超える高品質な回答の生成が可能になるのです。

この記事では、RAGの基本的な仕組み、具体的な活用方法や事例などを詳しく解説します。

本題に入る前に、生成AIってなに？RAGってなに？という方はこちらの記事を先にご覧ください。

• 【生成AI入門】わかりやすく解説：テキストと画像生成の世界
• 【生成AI】RAG（Retrieval Augmented Generation）とは？LLMの回答精度を向上させる技術

​弊社でも、外部のネットワークから遮断された環境内にChatGPTと同様の仕組みを作り、ChatGPTと同等の機能を業務利用できる「セキュアGAI」というサービスを提供しています。セキュアGAIをご利用いただくことで社内のRAGを簡単に作成することができます。

RAGの概要

RAGの基本原理

RAG（Retrieval Augmented Generation）は、生成AIの回答精度を飛躍的に高める技術です。この技術は、大規模言語モデル（LLM）が提供する回答の質を、外部データベースや知識ベースからの情報を巧みに取り込むことで向上させる独自の仕組みに基づいています。

​具体的に説明すると、ユーザーからの問いかけに対して、LLMが生成した回答をさらに最適化するために、RAGは関連する外部情報を動的に検索し、その情報をもとに回答を再構成するのです。このプロセスを経ることで、生成AIはより正確で、時には最新の情報に基づいた回答を提供できるようになるのです。

例えば、AWSでは、この革新的な技術がChatGPTのようなモデルの応答を、具体的なデータや事実に基づいたものにするために活用されています。また、Azureのサービスにおいては、企業内の特定の知識に基づくカスタマイズされた回答の生成にRAGが用いられているのです。さらに、Oracleもまた、RAGを導入することで、業務特有の質問に対する回答の精度を大幅に高める事例を提供しています。

これらの事例から明らかなように、RAGは生成AIとLLMの潜在能力を最大限に引き出し、その回答の適用範囲と精度を大きく拡張することができる画期的な技術だと言えます。さらに特筆すべきは、RAGがAWSやAzureといった大手プラットフォームを通じて、より広い範囲の開発者にとってアクセスしやすい技術となっている点です。これにより、ChatGPTのAPIやAzure OpenAI Serviceを用いた開発経験があるエンジニアにとって、RAGは新たな可能性を秘めた技術と言えると思います。

RAGの概要や技術的な仕組みに関しては、「【生成AI】RAG（Retrieval Augmented Generation）とは？LLMの回答精度を向上させる技術」をごらんください。

RAGの重要な技術要素と機能

RAG（Retrieval Augmented Generation）の中核をなす技術要素は、外部情報の検索と統合の部分にあります。この技術は生成AIが生み出す回答の質を飛躍的に向上させるために、特定の問いかけに最も関連性の高い情報を見出し、それをLLM（Large Language Model）の知識体系に巧みに織り込むことで機能します。RAGの機能には、情報の精度と鮮度を高めることが含まれ、これによって生成される回答は、より具体的で信頼に足るものとなります。

RAGの重要な役割の一つとして特筆すべきは、LLMの既存の知識ベースを拡張し、新たな情報源を利用可能にする点です。例えば、AWSではRAGがクラウドベースのデータベースから最新の情報を引き出し、Azureでは企業固有の知識ベースと連携することでカスタマイズされた回答の生成に活用されているのです。さらに、Oracleは、RAGを用いて特定の業界や分野に特化した回答を提供することで、生成AIの適用範囲を大きく広げています。

加えて、RAGは生成AIにとって重要な評価基準である、回答の正確性と関連性を大幅に向上させる力を秘めています。これは、生成AIが外部情報を積極的に活用することで、単に広範な知識を持つだけでなく、特定の問いかけに対して最も適切な回答を選び出し、調整する能力を身につけるためです。

このように、RAGは生成AIとLLMにとって革新的な技術要素と機能を提供し、その応用を通じて、より高度な自然言語処理能力と、個別のニーズに対応した柔軟な回答生成能力を実現しているのです。これにより、エンジニアは、ChatGPTやAzure OpenAI Serviceなどの既存のAPIと連携しながら、さらに洗練されたシステム開発を行うことが可能になるでしょう。

RAG技術の応用事例

業界別応用事例の紹介

RAG（Retrieval Augmented Generation）技術の応用範囲は広く、様々な業界でそのメリットが認識されつつあります。この技術は、生成AIとLLM（Large Language Models）の能力を組み合わせることで、特定の業界やニーズに応じたカスタマイズされた回答を提供することを可能にします。各業界の専門知識を取り入れ、その情報に基づく質の高い回答を生成することが、RAGの重要な機能だと言えるでしょう。

例えば、医療業界では、最新の研究成果や治療法に関する情報を患者や医療従事者に提供するためにRAGが活用されています。RAGは、大規模な医療データベースから適切な情報を見つけ出し、それをLLMに組み込むことで、特定の症状や疾患に関する詳細で正確な回答を生成することができます。

金融業界においても、市場動向や金融商品に関する最新情報を顧客に提供するためにRAGが利用されています。特定の市場データやトレンドに関する情報を速やかに取り込み、顧客の問い合わせに対してタイムリーかつ的確な回答を提供することが可能となります。

さらに、顧客サポートの分野では、製品やサービスに関するFAQやトラブルシューティング情報を管理し、顧客からの具体的な問い合わせに対して正確な回答を提供するのにRAGが役立っています。これにより、顧客満足度の向上と効率的なサポート業務の実現が可能になります。

これらの事例から、RAGは生成AIの応用可能性を広げ、特定の業界や問題に対する解決策を提供するための有用なツールとなっていることがわかります。エンジニアは、ChatGPTやAzure OpenAI Serviceといった既存のAPIを用いて、業界特有のニーズに合わせたRAGの仕組みを構築し、より質の高いサービスの提供を目指すことが期待されています。

​RAGの活用成功事例

AWS、Microsoft Azure、Oracleといった大手テクノロジー企業はRAGを活用して、大規模言語モデル（LLM）の生成する出力を最適化し、より関連性の高い回答を提供しています。

AWSによると、RAGはLLMに外部の信頼できる知識ベースを参照させることで、回答の関連性と正確性を向上させるそうです。このプロセスにより、ユーザーは最新の研究やニュースを基にした情報を受け取ることができ、結果としてユーザーの信頼と満足度が高まるといいます。

Microsoft Azureでは、RAGを組み込んだAzure AI Searchは、エンタープライズソリューションにおける情報検索の精度を高めることが強調されています。特に、企業内部のコンテンツやドキュメントに対する質問に対して、より正確で具体的な回答を生成する能力が注目されています。これは、ビジネスプロセスの効率化に直接貢献し、最終的には顧客満足度の向上につながるとのことです。

Oracleでは、RAG技術がチャットボットや他の会話型システムを向上させ、ユーザーにタイムリーで文脈に応じた回答を提供することができると述べられています。このように、RAGはデータの迅速な抽出と検索を可能にし、LLMによる回答生成を大幅に改善するそうです。

これらの情報から、RAGの導入は、カスタマーサポート、エンタープライズ検索、会話型AIなど、多岐にわたる分野で注目すべき成果を収めていることがわかります。具体的な数値やデータは提供されていませんが、RAG技術が生み出す効果は、生成AIの利用を見直させ、その潜在能力を最大限に引き出すものと言えます。

RAG技術の実装と運用

主要クラウドサービスにおけるRAG

​Amazon、Microsoft、Oracleは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を利用しやすくするために、様々なサービスとツールを提供しています。これらのサービスは、エンジニアが生成AIの能力を拡張し、特定のアプリケーションやビジネスニーズに合わせてカスタマイズできるようにすることを目的としています。

Amazon Web Services（AWS）は、Amazon Kendraというエンタープライズ向け検索サービスを通じてRAGの実装をサポートしています。Amazon Kendraは、自然言語処理（NLP）を活用して、非構造化テキストから意味のある情報を抽出し、それをLLM（大規模言語モデル）の回答生成プロセスに組み込むことができます。このサービスは、企業が所有する知識ベースやドキュメントリポジトリと直接連携し、検索結果を生成AIの入力として利用することを可能にします。

Microsoft Azureは、Azure AI Searchという検索サービスを提供しています。このサービスは、ベクトル検索や意味検索をサポートしており、エンジニアが自社のコンテンツを検索可能な形式でインデックス化し、それをRAGパターンの一部として利用できるようにします。Azure AI Searchは、エンタープライズコンテンツを生成AIの回答生成プロセスに統合するための有用なツールを提供し、より関連性の高い回答の生成に役立ちます。

Oracleは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上で稼働するOCI Generative AI Serviceを通じてRAGをサポートしています。このサービスは、カスタマイズ可能な生成AIモデルを構築し、企業特有のデータセットや知識ベースを活用することを可能にします。エンジニアはこのサービスを利用して、ビジネスニーズに合わせた生成AIアプリケーションを開発し、組織内の特定の情報を回答生成プロセスに組み込むことができます。

これらのサービスは、技術的な観点から見ると、エンジニアがRAGのメカニズムを柔軟に実装し、生成AIを特定の用途に合わせて最適化するための強力な基盤を提供しています。各プラットフォームの独自の機能を活用することで、エンジニアは生成AIの潜在能力を引き出し、より質の高い情報提供サービスを実現できるようになります。

RAG技術の選択基準

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を選択する際の基準は、エンジニアが自身のプロジェクトや組織のニーズに最適なソリューションを見極めるのに欠かせません。技術的な側面、コスト効率、および統合の容易さが、この選択プロセスの中心となります。

◉技術的な側面
対象となるRAGソリューションが、特定の用途や業界特有の問題に対応するための柔軟性とカスタマイズ性を持っているかを評価することが重要です。例えば、自社で持つデータの種類や形式、およびそれを生成AIとどのように統合するかを考慮する必要があります。また、検索対象となる情報源の多様性やその更新頻度、検索結果の精度と関連性など、システムの性能に直接影響を与える要素も慎重に検討する必要があります。

◉コスト効率
コスト効率は、RAG技術を導入する際のもう一つの大きな考慮事項です。大規模言語モデル（LLM）のトレーニングや運用には、しばしば高額なコストがかかるため、予算内で最大の価値を提供するソリューションを選択することが求められます。この点において、プラットフォームが提供するAPIアクセスの価格設定、必要なインフラストラクチャのコスト、および長期的な運用コストを考慮に入れることが重要です。

◉統合の容易さ
統合の容易さも重要な選択基準です。選択するRAGソリューションが既存のシステムやワークフローにスムーズに統合できるかどうかを確認することは、プロジェクトの成功に直結します。このためには、APIのドキュメンテーションの充実度、開発者向けのサポート体制、そして既存の技術スタックとの互換性を評価することが求められます。

これらの基準を踏まえ、RAG技術の選択は、プロジェクトの具体的な要件と目標に基づいて慎重に行われるべきです。最適なソリューションを選択することで、生成AIの潜在能力を引き出し、より高品質な情報提供サービスを実現できるようになります。

RAG技術の導入ステップ

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術の導入は、企業が生成AIを活用して、より精度の高い情報提供を実現するための重要なステップです。導入プロセスは、計画から実装、そして評価に至るまで、いくつかの重要な段階を含みます。ここでは、RAG技術を効果的に導入するための主要なステップを概観します。

①目的の明確化
RAGを導入する目的を明確にし、どのような問題を解決し、どのような価値を提供することを期待しているのかを定義します。この段階で、対象となるユーザーのニーズや、改善を目指す特定のプロセスについて詳細に検討します。

②技術要件の明確化
RAG技術の導入には、適切なデータソースの選定や、既存のシステムとの統合能力など、技術的な要件が多岐にわたります。利用可能なクラウドサービス、データベース、およびAIモデルの能力を評価し、プロジェクトの目標に最も適合する技術スタックを選択します。

③導入計画の作成
目的と技術要件に基づいて、導入のための詳細な計画を作成します。この計画には、実装スケジュール、必要なリソース、予算、およびリスク管理計画が含まれます。チームメンバーの役割と責任もこの段階で定義します。

④実装
計画に基づいてRAGシステムの構築を開始します。これには、データの準備、AIモデルのトレーニング、システムの統合、およびユーザーインターフェースの開発が含まれます。実装プロセス中には、定期的なレビューとテストが重要となり、問題点の早期発見と対応が可能になります。

⑤効果の計測
導入後の評価と最適化を行います。システムが実運用環境に導入された後、そのパフォーマンスを評価し、ユーザーからのフィードバックを収集します。この情報を基に、システムの改善と最適化を継続的に行います。

これらのステップを通じて、企業はRAG技術をうまく導入し、生成AIの潜在能力を引き出すことができます。導入プロセスは複雑で多岐にわたるため、計画的かつ段階的なアプローチが必要です。

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