こんにちは、阿久梨絵です！
近年、AIの進化において RAG （Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）が注目されています。従来の大規模言語モデル（LLM）は、学習時点までのデータをもとに文章を生成するため、最新情報の反映が難しいという課題がありました。 RAG はこの問題を解決するために、外部データを検索し、それをもとに高精度な回答を生成する技術です。
RAGの仕組みと特徴
RAGは、検索（Retrieval） と 生成（Generation） を組み合わせたAIの手法です。
・検索フェーズ（Retrieval） → ユーザーのクエリに対し、ナレッジベース（データベース・ドキュメントなど）から関連情報を検索
・生成フェーズ（Generation） → 検索結果をもとに、LLMが適切な回答を生成
この仕組みにより、情報の信頼性を向上させながら、幅広い知識を活用できます。
RAGの活用事例
・企業ルール・コンプライアンスチェック → 社内規定や業界ガイドラインに基づいた文書チェック
・医薬品業界の規制チェック → FDAやEMAの最新規制を元にした法規制チェック
・FAQ・ナレッジベースの強化 → 社内FAQや技術文書から最適な回答を検索
・研究論文・技術資料の検索 → 研究者や開発者向けの情報検索
・製品マニュアルの自動応答 → 製品の仕様や操作方法を問い合わせ対応
RAGのメリット・デメリット
メリット
・最新情報を即時反映 → 外部データを検索することで、常に最新の情報を提供
・信頼性の向上 → 生成AIの誤情報を減らし、正確な回答を生成
・コストと時間の削減 → モデルの再学習なしで最新情報を活用
デメリット
・検索環境や外部ソースへの依存 → 外部データの品質が回答の精度に影響
・セキュリティ管理が必要 → 機密情報を扱う場合、適切なアクセス制御が必要
RAGの今後の展望
・リアルタイムデータの活用 → API経由で最新の規制や論文を取得し、自動でナレッジベースを更新
・マルチモーダル対応 → 画像や音声の検索・解析も組み込んだ高度なRAGシステムへ進化
・継続的学習 → ユーザーのフィードバックを学習し、検索精度を向上
まとめ
RAG は、LLMと検索エンジンを組み合わせることで、正確で信頼性の高い回答を生成できる技術です。企業ルールチェック、法規制対応、ナレッジ検索、技術資料検索、カスタマーサポートなど、多岐にわたる業務で活用可能です。今後の技術発展とともに、さらに高度な応用が期待されます。
阿久梨絵でした！
