AIにおけるRAGとは？仕組みやメリット、デメリット、その他の単語との違いを解説
ChatGPTをはじめとした生成AIの開発が大きく進展し、さまざまなアプリケーションへの実装も進んでいます。ユーザーの質問に対して事前に学習した内容から関連情報を要約する生成AIモデル（LLM）の機能を拡張し、さまざまなデータソースから関連情報を検索して、より詳細な回答が可能なRAGモデルが登場しました。
この記事では、RAGモデルの仕組みなどの基本、導入のメリットデメリット、応用事例まで詳しく紹介します。この記事を読めば、RAGモデルの概要を理解できるでしょう。
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目次
RAGとは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、自然言語処理（NLP）の分野で使用される技術の一つです。
このモデルは、ChatGPTのような従来の生成モデルが持つ、トレーニングデータから学習した内容を要約する能力に加え、Webやその他の多様なデータソースから関連性の高い文書やテキストを検索する能力を持っています。
RAGは検索能力とテキスト生成能力を組み合わせ、従来の生成モデルを超える正確さと詳細な情報提供を実現できるでしょう。また、最新の情報に基づいた回答の生成が可能なため、情報の即時性も向上します。
生成AIについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→生成AIとは何か？仕組みやできることをAI専門家がわかりやすく解説
RAGの仕組み
RAGモデルは、情報の検索とテキスト生成の2つの要素を組み合わせたものです。まずユーザーが質問を入力すると、検索コンポーネントが事前にインデックスされた大規模なデータベース（ベクトルデータベース）や情報源から、関連情報を含むデータを検索します。検索対象となる情報源は、WikipediaやWebページ、学術論文のデータベースなど実装環境によってさまざまです。
検索結果は統合され、その情報を利用してT5やBARTなどのTransformerベースの生成コンポーネントが回答を生成します。検索コンポーネントと事前にトレーニングされた生成コンポーネントにより、ユーザーの質問に詳細かつ高い精度で回答できます。
RAGを使うメリット
RAGを使う主なメリットは以下の3つです。
・最新情報の取得
・詳細で正確な回答の生成
・文脈に沿った回答の生成
最新情報の取得
既存の生成モデルは訓練データに含まれる情報しか学習できず、含まれていない情報は考慮できません。RAGモデルは、検索コンポーネントによってWebなど外部の情報源から最新情報を検索し、結果を統合できます。
RAGは、情報源にある最新の情報を回答に反映させることが可能です。これは、ニュースや市場情報など変化が激しい分野の情報を得る際に役立ちます。
詳細で正確な回答の生成
RAGの検索コンポーネントは検索を通じて得られた具体的なデータや情報を利用するため、生成モデル単体の回答よりも正確さと詳細さが向上します。特定の質問に関連したデータを集中的に集めるので、複雑な質問に対してより適切な回答が可能です。
一つの情報源だけでなく多様なデータセットから情報を取集することで、回答に多角的な視点を含めることもできるでしょう。
文脈に沿った回答の生成
RAGは、ユーザーのニーズや質問の文脈に合わせて応答をカスタマイズできます。一般的な回答ではなく、ユーザーごとに最適化された回答を生成でき、より価値の高い情報提供が可能です。
検索コンポーネントは質問に含まれるキーワードを単に抽出するだけでなく、その質問の背景や意図、関連するトピックなどの全体の文脈を把握します。時系列なども考慮するため、精度の高い検索結果を得られるでしょう。
RAGを使うデメリット
RAGの利用にはデメリットもあります。以下の3点に注意しましょう。
・設計と実装が複雑で難しい
・長い応答時間とパフォーマンス
・情報源の品質とバイアス
設計と実装が複雑で難しい
まずRAGは、検索コンポーネントと生成コンポーネントの2つの要素を組み合わせて利用するため、モデルの設計と実装に困難が伴います。そのため、開発から実装後のメンテナンスまで幅広いプロセスにおいて高度な専門性が要求されるでしょう。
例えば、検索コンポーネントの設計と最適化、Transformerベースの生成モデルの調整、統合などが必要で、機械学習や自然言語処理についての深い知識が必要です。
長い応答時間とパフォーマンス
2つ目は、回答生成までの時間が長い点です。RAGは生成モデルだけを使う場合に比べ、処理を完了するまでに多大な時間を要します。
検索対象のデータベースが大規模であるほど、検索コンポーネントの処理に時間が掛かるでしょう。対話型のアプリケーションでRAGモデルを用いる場合、応答時間の長さはユーザーの満足度に影響を与えるかもしれません。
ユーザーが増えて多数の同時リクエストが生じた際に、応答時間が長いと処理能力の低下を招きます。
情報源の品質とバイアス
3つ目は、情報源に不正確な情報や古い情報が含まれている場合に、誤った内容の回答が生成されることです。データベースの内容が定期的に更新されないと古い情報を基に回答が生成され、最新の情報を反映しない回答が生成されます。
データベースの偏りも重要です。ある問題について考察する際、データベースの情報が片方の意見に偏っていると合理的な結論を導くことは困難でしょう。
RAGとその他の単語との違い
自然言語処理の分野においては、RAGと似た用語により混乱することもあるでしょう。ここでは、RAGとEmbedding（エンべディング）、ファインチューニングとの違いを解説します。
RAGとEmbeddingとの違い
自然言語処理（NLP）の分野で利用される「Embedding」は、言語データを数値ベクトルに変換することで機械学習モデルがより効果的にデータを処理し、理解するのを助けます。
データのパターンや関連性を分析し、高次元データをより扱いやすい形式に変換する技術です。RAGは、検索コンポーネントと生成コンポーネントを組み合わせて質問に対する回答を生成する手法です。
RAGとEmbeddingはNLPや機械学習のさまざまなアプリケーションで使用されますが、異なる利用目的と機能を有しています。
RAGとファインチューニングとの違い
ファインチューニング（Fine-tuning）は、特にニューラルネットワークモデルを特定のタスクやデータセットに適応させるために行われます。既に事前学習を終えたモデルに別のデータセットを適用して微調整し、最適化する作業です。ファインチューニングによりモデルは特定の分野の言語や文脈に対してより敏感になり、特定の分野での回答精度を向上させることができます。
RAGは検索コンポーネントと生成コンポーネントを組み合わせた手法であり、質問に対する最新で詳細な回答を生成するのに役立ちます。一方、ファインチューニングは既存のモデルを特定の分野でパフォーマンスを向上させるために行う作業です。
なお、ファインチューニングについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→ファインチューニングとは？ChatGPTに必須の技術を院生が徹底解説
RAGのユースケース
RAGを活用できる分野は多岐にわたりますが、主要な分野のユースケースを3つ紹介します。
・医療分野
・製造分野
・金融分野
これらはビジネスや日常の中で触れる機会も多く、イメージしやすいでしょう。それぞれについて詳しく説明します。
医療分野
医療分野では、医師や看護師の仕事をサポートします。例えば、特定の症状や治療方法に関する情報を迅速に取得する、薬の副作用や相互作用、最新の治療ガイドラインに関する情報を確認するなどです。
臨床研究の領域では、膨大な医療データや研究論文から特定の情報を検索し、臨床医の質問に迅速に回答できるでしょう。また、質問応答システムを用いて患者が自分の健康状態や病気の治療法を質問できれば、正確でわかりやすい回答も可能となります。
製造分野
RAGは製造業の分野でも活用する機会があります。例えば、製造設備が故障した際にマニュアルや過去の事例から関連情報を収集し、具体的なトラブルシューティングの方法を提供できるでしょう。
担当者がマニュアルの該当部分を探して試行錯誤で解決する方法がより効率的になり、短時間の復旧に役立ちます。
開発段階では、特定の設計課題の解決に有益な過去の類似事例を検索したり、技術文書からポイントとなる情報を収集して具体的な解決策を提示したりするなどが可能です。
金融分野
金融業界において、RAGは顧客サービスの向上やリスク管理の強化などに役立ちます。顧客からの金融商品やサービスに関する質問に詳細に回答でき、専門の人材を置く必要がありません。
市場分析や投資戦略の立案にも効果的です。市場の動向や経済指標、特定の産業や企業に関するデータから必要な情報を効率的に収集し、これまでの人的な解析よりも多面的な要素を考慮した結果を得られるでしょう。
なお、生成AIによる業務効率化について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【生成AI×業務効率化】自動化の鬼になれるAIツールを紹介
まとめ
RAGモデルは、生成モデル単体よりも高度な回答を効率よく活用できる可能性を持っています。膨大な情報源からの関連情報検索と統合された情報をわかりやすく要約するテキスト生成機能により、日常生活やビジネスにおいて既存タスクの効率化を実現します。
また、新たな洞察の獲得にも役立つでしょう。金融や医療、その他のさまざまな業界において導入効果が期待でき、日常生活でも活用が進むと考えられます。RAGの導入には注意点もあるので、メリットとデメリットを十分に把握したうえで導入検討を進めましょう。
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