検索拡張生成 (RAG) とは詳細な分析

近年、人工知能（AI）業界は大きな進歩を遂げており、GPT-3、GPT-4などの大規模言語モデル（LLM）が、人間のようなテキストを理解して生成することで機械が達成できることの限界を押し広げています。この業界で特に革新的な変化の 1 つが、検索と生成という 2 つの強力な AI 手法を組み合わせたハイブリッドアプローチである検索拡張生成 (RAG) です。

しかし、検索拡張生成 (RAG) とは何か、そしてなぜそれが今日のAI業界でそれほど重要なのでしょうか。

重要なポイント

• 検索拡張生成（RAG）は、検索モデルと生成モデルを組み合わせて、より正確でコンテキストが豊富な出力を可能にします。
• RAG AIは、生成プロセス中に関連情報を取得することで、LLMなどの従来の生成モデルの主な制限に対処します。
• RAGモデルは、会話型AI、情報検索システム、データ主導の意思決定などの分野で特に役立ちます。
• AIシステムにRAGを組み込むと、AI出力の正確性、関連性、コンテキストが向上し、ユーザーの満足度が向上します。

検索拡張生成 (RAG) とは何ですか?

検索拡張生成（RAG）は、検索と生成という2つの異なるが補完的なAIコンポーネントを統合する方法です。RAGの核となるのは、外部の知識ソース (データベースや文書など) から関連情報を取得し、その情報に基づいて応答を生成することです。これにより、モデルは状況に応じてより適切で情報に基づいた結果を生成できます。

RAG と従来の AI アプローチの違い

従来のAIモデル、特にジェネレーティブモデルは、トレーニングされた情報に完全に依存しています。プロンプトが表示されたら、学習したパターンに基づいて応答を生成しますが、トレーニングデータが不十分だったり古くなったりすると、状況に応じた回答を提供するのに苦労することがよくあります。RAGモデルは、生成プロセス中に外部ソースからリアルタイムのデータを取得することでこの問題を解決し、AIが正確で最新の情報を提供できるようにします。

今日のAI主導の世界におけるRAGの関連性

AIがさまざまな業界に浸透し続けるにつれて、より正確で信頼性の高い応答を提供できるモデルに対する需要が高まっています。日々大量のデータが生成されている中で、検索拡張ジェネレーションはこのデータを有意義な方法で理解するのに役立ちます。これにより、企業は価値ある洞察を抽出し、より良い体験を提供できるようになります。 ナレッジベースシステム 彼らのワークフローに統合されています。

検索拡張生成 (RAG) の仕組み

RAGは、検索メカニズムと生成モデルを1つのシームレスなプロセスにまとめることで機能します。一般的なワークフローの仕組みは次のとおりです。

1. 取得: RAGモデルにプロンプトまたはクエリが与えられると、システムは大規模なデータベースまたはナレッジソースから関連情報を取得します。これは多くの場合、キーワードの完全一致ではなくセマンティックな類似性に基づいてデータを取得するベクター検索などの高度な検索アルゴリズムを使用して行われます。
2. 世代: 検索メカニズムが関連情報を特定すると、生成モデル（GPT-4など）はこの情報を使用して、一貫性のあるコンテキストに即した正確な応答を生成します。

RAGのデータモダリティの例

実際には、RAGモデルはテキスト、画像、構造化データなど、さまざまなタイプのデータを組み合わせることができます。たとえば、RAGを利用した検索エンジンが文書を取得し、LLMを使用して取得したコンテンツに基づいて要約を生成する場合があります。その結果、関連性が高く簡潔な回答が得られます。

RAG モデルの主要コンポーネント

RAGモデルは、最適なパフォーマンスを実現するために連携するいくつかの主要コンポーネントで構成されています。

検索メカニズム

検索メカニズムはRAGプロセスの第1段階であり、膨大な量のデータを検索して最も関連性の高い情報を見つける役割を果たします。一般的な検索方法は次の 2 つです。

• ベクター検索: 埋め込みを使用して、クエリとセマンティックに関連するドキュメントまたはデータポイントを識別します。
• 従来の検索: キーワードマッチングと従来のインデックス方法を使用しますが、複雑なクエリではベクター検索に比べて効果が低くなります。

検索ステップにより、生成モデルが正確で関連性の高いデータにアクセスできるようになり、効果的に実行できるようになります。

ジェネレーションモデル

生成コンポーネントは通常、GPTのような大規模言語モデル（LLM）によって駆動されます。これは、取得した情報を取得して、自然で一貫性のあるテキストを作成します。RAG生成モデルは、外部データを使用して応答を強化することで付加価値を高め、従来のLLMでは不可能な方法で正確さと文脈理解を向上させることで付加価値を高めます。

大規模言語モデル (LLM) におけるRAG

大規模言語モデル (LLM) は、今日の AI で最も重要なツールの 1 つです。しかし、特にニッチなトピックや時代遅れの情報を扱う場合、関連性を維持するうえでしばしば制限に直面します。ここでRAG AIの出番です。新しくて関連性の高いデータを取得して生成プロセスに組み込むことで、LLMを強化します。

LLMの制限に対する解決策としてのRAG

LLMは強力ではありますが、最初にトレーニングを受けたデータに縛られているため、次のような問題に悩まされることがあります。

• コンテキストロス: LLM は、特に長い会話や複雑なクエリでは、コンテキストを失う可能性があります。
• 古くなった情報: LLMは静的データセットに依存しているため、時間が経つにつれて知識ベースは時代遅れになります。

RAGは、LLMが関連性と正確性を維持しながら、生成プロセス中にリアルタイムのデータを取得できるようにすることで、これらの制限を軽減します。

検索拡張生成によるLLMの微調整

検索拡張生成をLLMの微調整プロセスに組み込むことは、さまざまなドメインにわたるパフォーマンスを向上させる効果的な方法です。LLMを微調整するには、特定のタスクやデータセットに合わせて機能をカスタマイズする必要があります。RAGと組み合わせると、モデルは事前にトレーニングされた知識とリアルタイムの情報検索の両方にアクセスできるようになります。

RAGが微調整プロセスを強化する方法

RAGは、次の方法でLLMの微調整を大幅に改善できます。

• ドメイン固有の知識の向上: 外部ドメイン固有の情報を取得することで、RAGはモデルがニッチなタスクにより効果的に適応できるようにします。
• 精度の向上: リアルタイム検索とジェネレーティブレスポンスを組み合わせることで、幻覚や無関係なアウトプットの可能性が減り、精度が向上します。

特殊なAIモデルの開発を検討している組織にとって、RAGの統合と微調整により、高度にカスタマイズされた、堅牢で適応性の高いシステムを実現できます。Sapienのサービスを以下でご覧ください。 LLM の微調整 より多くの洞察を得るために。

RAG モデルと従来の AI モデルの比較

RAGは、従来の生成モデルとは一線を画す独自のハイブリッドアプローチを提供します。従来のモデルは、事前にトレーニングされたデータのみに依存しており、多くの場合、コンテキストの喪失、幻覚、古い情報などの問題に悩まされていました。

従来のジェネレーティブモデル

LLMのような従来の生成モデルは人間のようなテキストを生成することに長けていますが、いくつかの点で不十分です。

• 限定コンテキスト: 長期的な関連性を維持するのに苦労しています。
• 静的ナレッジベース: 事前トレーニングのみに頼っているため、情報が古くなってしまいがちです。

従来のモデルに対するRAGの利点

RAGモデルは、次の点において従来のモデルよりも優れています。

• 関連性の向上:外部データを使用することで、生成されたコンテンツは最新の状態に保たれ、コンテキストに即した正確な状態に保たれます。
• 幻覚の軽減：検索ステップは、モデルの出力を事実情報に基づいて判断し、幻覚を最小限に抑えるのに役立ちます。

このような魅力的な利点により、RAG搭載のAIシステムは、正確性と関連性が重要な業界で急速に頼りになるソリューションになりつつあります。詳しい情報については、以下の記事をご覧ください。 AI モデルの並列トレーニング方法。

RAGのアプリケーション

検索拡張発電の汎用性により、幅広い業界で採用されています。主な用途は以下のとおりです。

情報検索システムの強化

RAGは、検索の精度と生成モデルの創造的機能を融合させることで、従来の情報検索システムを強化します。これは特に以下の場合に効果的です。

• サーチエンジン: 動的に生成されたサマリーを使用して検索結果を向上させます。
• ナレッジ・マネジメント・システム: 取得したデータに基づいてカスタマイズされた応答を生成することで、より豊富なインサイトを提供します。

会話型 AI の改善

RAGの最もエキサイティングなアプリケーションの1つは会話型AIです。RAGは、コンテキストに関連する応答を取得して生成することで、顧客サービスボットとバーチャルアシスタントの正確性と流暢さを向上させます。

• カスタマーサービスボット: 回答が関連性があり、最新で、クエリに固有のものであることを確認します。
• バーチャルアシスタント: 最も関連性の高い情報を取得することで、タスクベースの会話を強化できます。

データ主導の意思決定におけるRAG

金融、医療、ビジネスインテリジェンスなどの業界では、RAGはデータ主導の意思決定を支援する上で重要な役割を果たします。

• 金融: リアルタイムのデータ検索により、投資戦略とリスク管理が向上します。
• ヘルスケア: RAGモデルは医師や研究者に最新のデータを提供し、診断と治療の推奨を改善します。

AIシステムでRAGを使用するメリット

RAGをAIシステムに組み込むことの利点は広範囲に及びます。

• 精度の向上：RAGはリアルタイムのデータを取得することにより、応答が正確でコンテキストを認識できるようにします。
• 関連性の強化: RAGモデルは、検索と生成を組み合わせることで従来のシステムよりも優れており、ユーザーのニーズに合わせた応答を提供します。

ヘルスケア、電子商取引、金融などの業界は、すでにRAGモデルを業務に導入することで成果を得ています。

RAG モデル開発用のデータラベリングツール

高品質のRAGモデルを作成するには、正確なデータラベル付けが必要です。検索コンポーネントが最適に機能するためには、データセットにラベルを付けて整理するためのツールが不可欠です。これらのツールはAIシステムとシームレスに統合され、RAGモデルのパフォーマンスを向上させる、適切にラベル付けされたドメイン固有のデータセットを作成します。

人工知能におけるRAGの未来

AIが進化し続ける中、検索拡張世代はインテリジェントシステムの将来において主要な役割を果たす見込みです。新たなトレンドには以下が含まれます。

• コンテキスト認識の強化: 検索技術の新たな進歩により、コンテキストの正確性と深さが向上します。
• 幅広い業界での採用: 教育から高度な科学研究まで、RAGがより多くの分野で使用されることを期待してください。

高度なAIソリューションへのRAGの使用

AIプロジェクトにRAGを活用する準備ができたら、以下の簡単なステップバイステップガイドをご覧ください。

1. ユースケースの特定: RAGがビジネスで最大の価値をもたらすことができる場所を理解してください。
2. 適切なプラットフォームを選択: 高度な RAG 実装をサポートする Sapien のようなプラットフォームを選択してください。

適切なツールを選択することで、プロジェクトにおけるRAGの可能性を最大限に引き出すことができます。をご覧ください。 サピエン お客様のニーズに合わせた検索拡張生成ソリューションの実装をどのように支援できるかを探り、 相談をスケジュールする。

よくある質問

RAGはGPTとどのように連携しますか？

RAGは、応答を生成する前に関連データを取得することでGPTと統合し、コンテキストと精度を向上させます。

RAG分析とは何ですか?

RAG分析とは、情報検索とテキスト生成を組み合わせて、十分な情報に基づいた正確な出力を生成するプロセスを指します。

RAGにはどのような価値がありますか？

RAGの主な価値は、リアルタイムデータを生成モデルと組み合わせて、応答が正確でコンテキストに関連していることを保証できることです。

RAGの精度を評価するには?

RAGの精度は、生成されたコンテンツの関連性、精度、一貫性などの指標を通じて評価できます。