RAG(Retrieval-Augmented Generation)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは?

Retrieval-Augmented Generation(RAG)は、外部データソースを応答生成プロセスに統合することで大規模言語モデル(LLM)を強化するAIアーキテクチャです。静的なトレーニングデータのみに依存する従来の生成モデルとは異なり、RAGは内部データベース、ナレッジベース、ドキュメントリポジトリなどの指定されたデータソースから関連情報をリアルタイムで動的に取得し、このコンテキストをプロンプトに注入します。これにより、LLMはより正確で、タイムリーで、文脈に関連性の高い回答を提供できます。

RAGは、AIシステムが最新の、権威ある、ドメイン固有の知識にアクセスできるようにすることで、静的なモデルトレーニングの根本的な制限を克服します。このアーキテクチャにより、チャットボットや仮想アシスタントは、独自の企業ドキュメント、リアルタイムフィード、公開ナレッジリポジトリなど、利用可能な最新データに基づいて質問に答えたり、タスクを実行したりできます。その結果、モデルの継続的な再トレーニングを必要とせずに、最新かつ正確なAIを実現できます。

RAGが重要な理由

LLMには、トレーニングデータの静的かつ有限な性質に起因する固有の制限があります。

古い情報
LLMは最後のトレーニングサイクル後に作成されたデータにアクセスできないため、古くなった、または関連性のない回答になる可能性があります。2024年にトレーニングされたモデルは、追加のメカニズムなしでは2025年のイベントや情報を知ることができません。

事実の不正確さ(ハルシネーション)
LLMは、もっともらしいが不正確または検証不可能な出力を生成する場合があります。実際のデータソースに基づいていない場合、権威があるように聞こえるが事実として誤った情報を作り出すことがあります。

ドメイン固有性の欠如
既製のモデルは、組織や業界に固有の独自または高度に専門化された情報にアクセスできません。内部の企業ポリシー、プライベートデータベース、機密文書を参照することはできません。

高い再トレーニングコスト
新しい知識を組み込むために大規模モデルを再トレーニングすることは、計算的にも財政的にも集約的であり、多くの場合、数週間の処理時間と相当なインフラストラクチャコストが必要です。

RAGは、LLMが最新の権威あるソースを参照できるようにし、検証可能な情報とソース引用に基づいて応答を根拠づけ、独自または機密データに安全にアクセスし、モデル再トレーニングの大幅なコストと遅延を回避することで、これらの制限に対処します。

主な利点

適時性と関連性
RAGにより、AIは最新の文脈的に関連するデータを使用して質問に答えることができます。金融サービスのチャットボットは、現在の市場データやポリシーの更新を参照でき、古いトレーニングデータではなく、リアルタイムの事実を反映した応答を保証します。

精度と信頼性の向上
外部の検証済みソースに出力を基づかせることで、RAGはハルシネーションを減らし、透明性を高めます。AI生成の応答には引用を含めることができ、ユーザーが情報を検証し、システムへの信頼を構築できます。

コスト効率
AIのナレッジベースを更新または拡張することは、基礎となるデータソースを更新するだけで簡単です。これにより、最新のAI出力を維持しながら、コストのかかるモデル再トレーニングを回避できます。

より大きな制御
組織は、アクセス可能なデータソースを指定し、セキュリティとプライバシーポリシーを実施し、基礎となるモデルに触れることなくナレッジベースを変更または拡張することで、変化する要件に迅速に適応できます。

検索と発見の強化
RAGは、セマンティック検索機能とLLM生成を組み合わせ、メール、PDF、Wiki、データベースなど、多様で非構造化されたソースからの効果的な取得を可能にします。

RAGの仕組み

RAGは、準備フェーズと取得/生成フェーズの2つの主要なフェーズで動作します。

準備フェーズ:

データ選択と前処理 – 内部ドキュメント、ナレッジ記事、データベースなど、関連するデータソースを特定してキュレーションします。効率的な取得と埋め込み互換性のために、トークン化、クリーニング、正規化を通じてデータを前処理します。
埋め込み生成 – 専用の埋め込みモデルを使用して、前処理されたデータを高次元ベクトル(埋め込み)に変換します。これらのベクトルは意味的な意味をエンコードし、類似性ベースの取得を可能にします。
ベクトルデータベースへのインデックス作成 – 高速類似性検索に最適化されたベクトルデータベースに埋め込みを保存します。一般的なソリューションには、Pinecone、FAISS、Vertex AI Vector Searchなどがあります。

取得と生成フェーズ:

ユーザークエリの埋め込み – ドキュメントに使用したのと同じモデルを使用して、ユーザーのクエリを埋め込みに変換します。
類似性検索 – クエリとの意味的類似性に基づいて、最も関連性の高いドキュメントまたはパッセージをベクトルデータベースで検索します。
関連情報の取得 – データベースから最も一致するドキュメントまたはスニペットを抽出します。
プロンプト拡張 – 取得したコンテキストをユーザーの元のクエリと連結して、「拡張された」プロンプトを形成します。
応答生成 – 拡張されたプロンプトをLLMに供給し、トレーニングと取得したコンテキストの両方に基づいた応答を生成します。
ソース帰属 – オプションで、応答にソース資料への引用または参照を含めます。

ワークフローの例:
従業員が「残りの年次休暇は何日ですか?」と尋ねます。チャットボットは質問を埋め込みに変換し、関連するHRドキュメントと従業員の休暇記録を会社のベクトルデータベースで検索し、取得したドキュメントとクエリを組み合わせて拡張プロンプトを形成し、「あなたには8日間の年次休暇が残っています。会社のポリシーによると、最大5日間を翌年に繰り越すことができます。」と生成します。応答には、ポリシーとHRシステムへの引用を含めることができます。

技術アーキテクチャ

RAGシステムは、いくつかの主要コンポーネントで構成されています。

埋め込みモデル
ドキュメントとクエリを意味的な意味をエンコードするベクトル表現に変換します。

ベクトルデータベース
高速類似性検索のために埋め込みを保存します。人気のあるオプションには、Pinecone、FAISS、Vertex AI Vector Searchなどがあります。

リトリーバー
特定のクエリに対して関連する埋め込みを見つけるために、ベクトルデータベースで検索を実行します。

ジェネレーター(LLM)
取得した情報とモデルの学習した知識の両方を使用して、最終的な応答を生成します。

オーケストレーター
ユーザー入力から取得、応答生成までのフローを管理します。クラウドインフラストラクチャまたはカスタムシステムで実装できます。

RAGアーキテクチャのバリエーション:

ベクトルベースRAG – ストレージと取得にベクトルデータベースを使用
ナレッジグラフベースRAG – 関係とより豊かなコンテキストを表現するためにナレッジグラフを活用
アンサンブルRAG – 堅牢性を向上させるために複数のリトリーバーまたはジェネレーターを組み合わせる

一般的なユースケース

ビジネスチャットボット&仮想アシスタント

HRチャットボットは、会社のポリシーまたは従業員固有のデータを取得してクエリに答えます
カスタマーサービスエージェントは、パーソナライズされたサポートのために、最新の製品マニュアル、サービス履歴、トラブルシューティングガイドにアクセスします

ナレッジマネジメント

従業員は広大なリポジトリ、Wiki、またはデータプラットフォームをクエリし、統合された文脈を認識した回答を受け取ります
コンプライアンスチームは、複雑なクエリに応じて関連する法的、規制的、またはコンプライアンス情報を取得します

ヘルスケア

臨床サポートシステムは、医療専門家をサポートするために、最新の医学研究、臨床ガイドライン、または患者データにアクセスします

金融

市場分析ツールは、投資クエリとレポートのために、リアルタイムの金融フィードと過去の分析を組み合わせます

業界の例:

Salesforce Agentforceは、CRMデータに基づいたカスタマーサービスと販売サポートを提供する自律型AIエージェントにRAGを使用します
Google Cloud Vertex AI RAGは、エンタープライズチャットボットが内部データを利用して根拠のある信頼性の高い応答を提供できるようにします
NVIDIA NeMo RAGは、エンタープライズRAGワークフロー用のスケーラブルなパイプラインを提供します

実装のベストプラクティス

データ品質と準備
ソースデータが正確で、最新で、適切に構造化されていることを確認します。最適な取得のために、前処理とチャンキング戦略を使用します。

埋め込みの一貫性
意味的な整合性を維持し、取得精度を向上させるために、ドキュメントとクエリの両方に同じ埋め込みモデルを使用します。

取得パフォーマンス
高い再現率、迅速なクエリ、スケーラビリティをサポートするベクトルデータベースまたは検索エンジンを選択します。データ量とクエリパターンに基づいてオプションを評価します。

プロンプトエンジニアリング
コンテキストの包含と入力サイズの制約のバランスをとるようにプロンプト拡張を設計します。忠実性と一貫性を向上させるために、プロンプトテンプレートを試します。

セキュリティとアクセス制御
機密データのアクセス制御を実施します。監査とコンプライアンスのために取得をログに記録します。データソースレベルで認証と承認を実装します。

評価とモニタリング
関連性、一貫性、根拠性、事実の正確性などのメトリクスを使用します。ドリフト、ハルシネーション、無関係な取得を監視します。継続的な改善のためのフィードバックループを確立します。

コスト管理
RAGは再トレーニングコストを削減しますが、インフラストラクチャとクエリ量を管理する必要があります。取得の深さと計算コストのバランスをとります。

RAG vs. セマンティック検索

RAGとセマンティック検索の違いを理解することは重要です。

セマンティック検索は、クエリの意味に基づいて関連するドキュメントまたはパッセージを取得して提示します。ソース資料を返しますが、新しい応答は生成しません。

RAGは、関連情報を取得し、取得したデータとモデルの知識を組み合わせて統合された回答を生成します。単にドキュメントを返すのではなく、ソース資料に基づいた独自の応答を生成します。

課題と考慮事項

データドリフト
古いまたは不十分に維持されたナレッジベースは、応答品質を低下させます。定期的な更新スケジュールとデータガバナンスプロセスを確立します。

取得エラー
無関係または低品質の取得は、的外れな回答につながります。取得品質を監視し、埋め込み戦略とチャンキング方法を改善します。

プロンプト長の制約
モデル入力サイズの制限により、LLMプロンプトに収まる取得データの量は限られています。インテリジェントなランキングと切り捨て戦略を実装します。

セキュリティリスク
不適切なアクセス制御は、機密データを公開する可能性があります。暗号化、アクセスログ、コンプライアンス監視を含む堅牢なセキュリティ対策を実装します。

緩和戦略:
ナレッジベースを定期的に更新し、取得品質を監視し、堅牢なデータガバナンスを維持し、インテリジェントな取得ランキングを実装し、複数のレベルでセキュリティ制御を実施します。

実装ロードマップ

1. 適合性の評価
RAGが明確な価値を提供する、最新の、ドメイン固有の、または独自の知識を必要とするシナリオを特定します。

2. データのキュレーションと準備
ドキュメントを収集して前処理します。品質チェックを確実にし、更新手順を確立します。

3. テクノロジースタックの選択
スケール、パフォーマンス、コストの要件に基づいて、埋め込みモデル、ベクトルデータベース、LLMプロバイダーを選択します。

4. 取得と拡張の設計
埋め込み、取得、プロンプト構築のワークフローを開発します。さまざまなチャンキング戦略と取得パラメータをテストします。

5. アクセス制御の実装
認証と承認で機密データを保護します。監査とコンプライアンスのためのログを実装します。

6. 監視と最適化
取得と生成の品質を定期的に評価して改善します。継続的な改善のためのメトリクスとフィードバックループを確立します。

よくある質問

RAGとは何ですか?
RAGはRetrieval-Augmented Generationの略です。応答を生成する前に外部ナレッジベースから関連情報を取得することで、LLMを強化します。

RAGはどのようにLLMの応答を改善しますか?
最新のデータに出力を基づかせることで、RAGはハルシネーションを減らし、応答の精度と検証可能性を高めます。

RAGはいつ使用すべきですか?
RAGは、AIアプリケーションがLLMのトレーニングデータに存在しない独自の、機密の、または頻繁に更新される情報へのアクセスを必要とする場合に理想的です。

RAGはどのような種類のデータを取得できますか?
ドキュメント、PDF、メール、データベース、リアルタイムフィードなど、構造化データと非構造化データの両方。

RAGはLLMの再トレーニングを必要としますか?
いいえ。RAGは再トレーニングなしで知識を拡張し、コストと複雑さを削減します。

RAGシステムの主要コンポーネントは何ですか?
ドキュメントを見つけるためのリトリーバー、ベクトル化のための埋め込みモデル、ストレージのためのベクトルデータベース、応答を統合するためのジェネレーター(LLM)。

主な実装上の課題は何ですか?
データ品質の確保、取得関連性の管理、プロンプト長の制約の処理、データセキュリティの実施。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)