検索拡張生成 (RAG)は、外部のナレッジベースからデータを取り込むことで大規模言語モデルを強化し、再トレーニングなしで出力の正確性と妥当性を向上させます。 これにより、特定の領域に対する高い効率と適応力を発揮します。
検索拡張生成は、Patrick Lewis 氏が 2020 年に執筆した論文に由来する用語です。 この論文で、Lewis 氏は、生成 AI モデルを外部のナレッジソースと統合することで、その機能を大幅に拡張する方法を紹介しました。 この統合は、さまざまなコンテキストでモデルの精度と適用可能性を向上させるよう設計されていて、RAG を急速に拡大する研究とアプリケーションの一分野に押し上げました。
「検索拡張生成」という用語は、外部データの検索を通じて AI モデルの生成プロセスを強化するという、この手法のコア機能を正確に表しています。 この概念はすぐに注目を集め、学術分野や商業分野で広く採用されるようになりました。 今日、RAG は研究環境と実世界のアプリケーションの両方で多数の AI システムを支えており、生成モデルの利用と開発の方法における重要な進化を象徴しています。
RAG は、最初に Web サイト、データベース、ドキュメントなど、さまざまなソースからデータを収集します。 次にこのデータを、モデルが検索して使用できる形式に変換し、一種の外部ナレッジライブラリを作成します。
大規模言語モデル (LLM) は、人工知能、特にインテリジェントチャットボットなど、自然言語処理アプリケーションの進歩の最前線にあります。 これらのモデルは、人間と同等にテキストを理解して生成し、さまざまなコンテキストで正確な回答を提供することを目的として設計されています。 ただし、LLM には信頼性に影響する固有の課題がいくつかあります。
LLM の大きな問題の 1 つは、不正確だったり、古くなっていたり、信頼できないソースに基づいていたりする可能性のある応答を提供する傾向があることです。 LLM は固定されたデータセットで動作するため、知識は実質的に最後のトレーニングで更新した時点で凍結されています。
RAG は、信頼できる最新の外部ナレッジソースを使用した上で応答を生成する検索メカニズムを統合することで、こうした課題に対処します。 このアプローチで、LLM が提供する情報の正確性と関連性が向上し、応答が検証済みデータに基づいたものになります。 これにより、RAG は AI アプリケーションの出力に対するユーザーの信頼を高めコントロールを強化します。
検索拡張生成は、AI 主導型タスクの精度とパーソナライズ化を向上させることで、さまざまなビジネス機能に革命をもたらしています。 ここでは、RAG が大きな影響を与えている主なユースケースをいくつか紹介します。
RAG 技術は、高度なチャットボットと仮想アシスタントを強化して、提供する応答の精度とコンテキストへの合致度を高めることで、カスタマーサービスを変革します。 そうした AI システムは、信頼できるソースからの最新の情報とデータにアクセスすることで、顧客からの問い合わせにパーソナライズされたソリューションを迅速に提供できます。 この機能により、応答速度が向上し、顧客満足度と運用効率が向上します。
RAG は、ブログ投稿、記事、製品の説明など、高品質で的確なコンテンツの作成でもビジネスを支援します。 RAG は、内外のさまざまなソースからデータを取得して統合する機能を活用することで、コンテンツを検証済みの情報を豊富に含んだ魅力的なものにします。 これにより、コンテンツ開発プロセスの時間とリソースを大幅に節約できます。
RAG は、報道機関、業界レポート、ソーシャルメディアなど、さまざまなオンラインソースから情報を収集して分析し、徹底的な市場調査を行う上で非常に有益です。 これにより、組織は市場のトレンドを先取りし、最新の市場動向と消費者の行動に沿ったデータ主導の意思決定を行うことができます。
RAG を使用すると、仕様やインベントリレベルなど、製品に関する情報にアクセスして伝達できる仮想支援を提供することで、販売プロセスを大幅に強化できます。 これにより、顧客の質問にリアルタイムで回答し、好みや過去のやり取りに基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供できるようになります。 さまざまなチャネルからレビューやフィードバックを取り込み、消費者が情報に基づいて購入の意思決定を行えるよう支援することもできます。
RAG は、アクセスしやすい一元的なナレッジハブを作成し、従業員エクスペリエンスを向上させることができます。 RAG は内部データベースと連携し、企業のポリシーから業務手順まで、あらゆるものに関する正確で最新の情報を従業員に提供します。 これにより、従業員がより多くの情報を得られるようになり、情報の検索に費やされる時間を短縮することで、内部プロセスを簡素化できます。
RAG とセマンティック検索はどちらも LLM を強化しますが、それぞれ異なる機能を提供します。 RAG は、LLM を外部のナレッジソースと統合することで、LLM を改善し、正確で適切な応答を生成できるようにします。 これは、カスタマーサポートやコンテンツ生成など、正確で最新の情報を必要とするアプリケーションに特に有益です。
一方、セマンティック検索は、クエリの背後にある意図とコンテキスト的な意味を理解することに重点を置いています。 セマンティック検索は、自然言語理解を使用して大規模なデータベース内をナビゲートし、ユーザーの問いに意味的に合致する情報を取得します。
RAG は外部データを活用して LLM の出力を改善し、セマンティック検索はデータ取得プロセスを自動化して、単語埋め込みやドキュメントのチャンキングなどの複雑な処理を行います。 これにより、データ準備の手作業が減り、LLM が使用する情報の適切さと質が確保されます。
RAG とセマンティック検索を組み合わせると、検索と生成の両方のプロセスを改善し、AI アプリケーションの機能と精度を向上できます。
RAG は、LLM の機能を強化するために、アーキテクチャ内で複数の重要なコンポーネントに依存しています。
- オーケストレーションレイヤー
このコンポーネントは、RAG システム内の中心的な調整役として機能します。 これは、ユーザーの入力を会話履歴などの関連するメタデータとともに処理します。 オーケストレーションレイヤーは、クエリを LLM に引き渡し、生成された応答の配信を処理します。 このレイヤーは通常、さまざまなツールとカスタムスクリプト (多くの場合 Python で記述) を統合し、システム全体でシームレスなオペレーションを確保します。 - 検索ツール
LLM の応答に根拠を与え情報を提供する上で必要なコンテキストを取得するために不可欠なツールです。 検索ツールには、ナレッジベースとして機能するデータベースや、適切な情報を取得する API ベースのシステムがあります。 これらのツールは、事実に基づく基盤を応答に提供し、正確でコンテキストに沿った対応を担保します。 - LLM
大規模言語モデル自体がコアコンポーネントで、プロンプトと取得された情報に基づいて応答を生成します。 LLM は OpenAI などのサードパーティプロバイダーによってホストされているか、内部的に運用されているかにかかわらず、膨大なデータでトレーニングされたパラメーターを使用して、精緻でコンテキストに適した出力を生成します。
検索拡張生成の実装には、組織の対応を必要とする一連の課題が伴います。 注意すべき主な事項をいくつか紹介します。
RAG は比較的新しい技術なので、効果的に実装するためには深い理解と熟練した担当者が必要です。 この新規性が、展開や既存のシステムとの統合に不確実性をもたらす可能性があります。
RAG を既存のインフラストラクチャに統合するには、多くの場合、テクノロジーとトレーニングの両方への先行投資が必要になります。 特定のリソースと専門知識を獲得する際に、組織が多大な初期コストに直面する可能性があります。
RAG システムで使用するデータのモデル化と構造化を行う最も効果的な方法を決定することは非常に重要です。 これには、組織のニーズと LLM の機能の両方に合致する適切なデータソースとデータ形式を選択することが含まれます。
RAG を活用するプロセスの明確な要件を確立することは不可欠です。 これには、RAG 主導型のアプリケーションの実装から期待される目標と成果を定義することが含まれます。
RAG システムが生成する出力に発生する可能性がある誤りに対処するためのプロセスの作成は極めて重要です。 これは、エラーを特定し、修正するとともに、エラーから学習するための仕組みを開発して、応答の信頼性を高めることを意味します。
RAG は、AI システムの機能を大幅に強化できる、複数の魅力的なベネフィットをもたらします。
- 効率的でコスト効果の高い実装
RAG は、モデルの大規模な再トレーニングを必要とせずに、既存のデータベースとナレッジソースを活用できます。 これは、実装が時間とコストの両面で効率的になることを意味します。 - 正確で最新の情報
RAG は、信頼できるリアルタイムのソースから情報を取得することで、応答の生成に使用されるデータが正確で最新のものになるよう担保し、出力の品質を向上させます。 - ユーザーの信頼性の向上
RAG システムが提供する情報の正確さと適切さによって、応答が確実性を高め、検証済みデータに基づいたものになるため、ユーザーの信頼を構築する上で有益です。 - 開発者によるコントロールの強化
RAG によって、開発者は AI システムが生成する応答をより詳細に制御できます。 開発者は、情報を取得するソースを指定し、特定のニーズやコンテキストに合わせて出力を調整できるようになります。 - 不正確な応答やハルシネーションの削減
RAG は、応答の基礎を事実データに置くことで、AI 用語で一般的に「ハルシネーション」と呼ばれる誤った応答や捏造された応答を生成してしまう可能性を大幅に低減します。 - ドメイン固有の適切な応答の提供
RAG は、特定の業界知識や専門分野に基づいてカスタマイズした応答を提供することにも卓越しています。 これにより、ターゲットを絞ったアプリケーションに大きな効果を発揮します。 - トレーニングが容易
RAG モデルは、既存のナレッジベースとデータを活用するため、トレーニングがより簡単になり、トレーニングプロセスの複雑さと多大なリソースの必要性が軽減されます。
ここでは、RAG の動作の様子をステップごとに説明します。
RAG は、最初に Web サイト、データベース、ドキュメントなど、さまざまなソースからデータを収集します。 次にこのデータを、モデルが検索して使用できる形式に変換し、一種の外部ナレッジライブラリを作成します。
ユーザーが質問をすると、RAG はその質問を検索可能な形式に変換し、ナレッジライブラリから最も関連性の高い情報を見つけます。 たとえば、誰かが自分の休暇の残日数について尋ねた場合、RAG は会社の休暇ポリシーとその人自身の休暇記録を見つけて使用します。
次に、RAG はユーザーの元の質問と、見つけたばかりの情報を組み合わせます。 この組み合わせによる情報は LLM に渡され、LLM はそれを使用して、より正確で情報に基づいた回答を提供します。
回答を適切に保つために、RAG は定期的に外部データソースを更新します。 これは、自動的に実行することもスケジュールした時間に実行することもでき、使用する情報が常に最新であるようにします。
検索拡張生成システムの実装には、いくつかの重要なステップがあります。 それらのステップに従うことで、RAG システムは LLM の能力を効果的に強化して、内部知識に基づいて応答を生成するだけでなく、最新の外部データによる情報も反映するようにします。
最初のステップは、RAG システムが使用するデータを収集して準備することです。 次にデータを整理して適切なフォーマットに整え、一貫性と正確性を確保する必要があります。 このステージでは、場合に応じて、重複の削除やデータ品質の問題への対処を行います。
データを準備したら、インデックスを付けて検索可能にする必要があります。 これは、多くの場合、データベースや検索インデックスなど、構造化されたフォーマットを作成し、そこで各データを特定のキーワードでタグ付けしたり、数値表現に変換したりすることを意味します。 このインデックス付けプロセスは、後のステージでシステムが関連する情報をどのぐらい効率的に取得できるかを左右します。
データのインデックス付けをすると、RAG システムがユーザーのクエリに基づいて関連情報を取得できるようになります。 このステップでは、クエリやクエリ内の特定のキーワードを、インデックス付けされたデータと照合します。 高度なアルゴリズムを使用して、最も関連性の高い正確なデータが取得されて応答の生成に使われるようにします。
最後に、取得したデータを LLM のワークフローに統合します。 このステップでは、ユーザー入力と取得したデータを入力プロンプトの一部として受け入れるように LLM を構成します。 次に LLM が、事前トレーニング済みのナレッジと新しく取得した外部データの両方を使用して、より正確な応答を生成します。
RAG システムのパフォーマンスを向上させるには、次の戦略を実行することを検討します。
高品質なデータを提供する
クリーンで正確なデータは、よくある「ゴミを入れたらゴミが出てくる」問題の防止に役立ちます。 これには、無関係なマークアップを削除したり、データを最新に保ったりすることが含まれます また、データの完全性を維持することも意味します (重要なスプレッドシートヘッダーの保持など)。 高品質なデータは、LLM の理解力と、適切な応答を生成する能力を高めます。さまざまなサイズのテキストチャンクを試す
データをチャンクに分割する仕方は、RAG システムのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。 チャンクが小さいとコンテキストが不足する可能性があり、チャンクが大きいとモデルによる効率的な処理が難しくなる可能性があります。 さまざまなチャンクサイズを試すことで、システムに過剰な負担をかけることなくコンテキストを維持できる最適なバランスを見つけられます。システムプロンプトを更新する
LLM とのやり取りに使用するプロンプトは、LLM の出力に影響を与える可能性があります。 満足のいく結果が得られない場合は、プロンプトを修正して、モデルが提供されたデータを解釈して使用する方法をより明確に指定することを検討します。 これには、コンテキストを明確にしたり、表現を調整したりしてモデルの焦点を導いたりすることなどがあります。ベクトルストアの結果をフィルタリングする
ベクトルストアから取得した結果をフィルタリングすると、適切さと精度が向上します。 たとえば、ドキュメントタイプや公開日など、メタデータに基づいて特定のタイプのドキュメントを除外したり優先したりするようにフィルターを設定します。 これにより、取得される情報をクエリに対して最も適切なものにできます。さまざまな埋め込みモデルを試す
埋め込みモデルが異なると、データの処理方法や表現方法も異なる場合があります。 さまざまなモデルを試すことで、特定のニーズに最も適したモデルを見極められます。 さらに、既存のデータセットを使用して独自の埋め込みモデルを微調整し、モデルをドメインの特定の用語やニュアンスにより正確に適応させることを検討します。
これらの戦略を慎重に実行することで、RAG システムの有効性と精度を大幅に強化し、パフォーマンスを向上させて出力の信頼性を高められます。
検索拡張生成は、よりコンテキストに応じた応答を提供することで、会話型 AI アプリケーションの機能強化を著しく前進させています。 それでも、将来 RAG のアプリケーションは、現在の用途をはるかに超えて広がる可能性があります。
今後、RAG 技術の進化により、生成 AI は情報を提供するだけでなく、ユーザー入力や外部データのコンテキストに基づいて適切なアクションを実行できるようになる可能性があります。 たとえば、RAG で強化された AI は、さまざまなオプションを分析して最適な貸別荘を見つけ、特定のイベント中の宿泊施設を自動的に予約し、適切な交通手段を手配することまで、すべてユーザーの要求に応じて実行できるかもしれません。
もちろん、RAG はさらに複雑な情報領域でのやりとりの奥行きを深めることさえできます。 たとえば、RAG は、従業員に学費の払い戻しポリシーを伝えるだけでなく、従業員のキャリア目標やそれまでのトレーニングに沿った適切な教育プログラムについて、詳細なパーソナライズされたアドバイスをまとめあげられるでしょう。 また、そうしたプログラムの申請プロセスを容易にし、払い戻し要求の開始など、後に続く管理タスクに対応することもできます。
RAG テクノロジーが成熟し続けるにつれて、RAG の AI への統合により、自動支援や意思決定サポートの境界線が再定義される可能性もあります。
RAG は、幅広い業界で AI の機能を強化していくことでしょう。 ServiceNow ServiceNow AI Platformは、機械学習や自然言語理解などの AI テクノロジーを統合して、運用の簡素化、タスクの自動化、意思決定の強化を実現します。 RAG システムにより、ServiceNow はさらに高精度なコンテキスト認識型の AI ソリューションを提供し、さまざまなワークフローにわたって生産性と効率を向上させることができます。
ServiceNow が高度な AI テクノロジーでビジネスオペレーションを変革する方法について詳しくは、今すぐ ServiceNow のデモをご覧ください。