RAGとは何か
RAG（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション）は、AIが回答を作るときに、事前に外部のデータを検索し、それを参考にして文章を作る技術です。普通の生成AIは、学習したデータの中から答えを作りますが、RAGは最新の情報を外部から取得できるので、より正確で新しい情報を提供できるのが特徴です。
例えば、普通のAIに「最近の宇宙開発について教えて」と聞いた場合、AIが学習した時点の情報しか答えられません。しかし、RAGを使えば、最新のニュース記事や論文を検索して、それをもとに答えを作ることができます。
RAGのしくみ
RAGは大きく分けて「検索フェーズ」と「生成フェーズ」の2つのステップで動きます。
検索フェーズ（情報を集める）
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ユーザーが質問を入力します。
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AIが質問の内容を分析し、関連する情報を探します。
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データベースの中から、質問に関係がある情報を検索します。
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最も関連性の高い情報を取得します。
生成フェーズ（回答を作る）
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AIが検索フェーズで集めた情報を元に、回答を作ります。
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文脈を考えながら、自然でわかりやすい文章を作成します。
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必要に応じて追加の検索を行い、答えの正確性をチェックします。
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ユーザーに回答を提供します。
このように、RAGはまず検索を行い、その後でAIが文章を作るため、単なる生成AIよりも正確な答えを提供できるのです。
RAGに使われる技術
AIモデル（大規模言語モデル）
RAGの中心には、GPT-4やBERTなどのAIモデルがあります。これらのAIは、大量のデータを学習しており、人間のように自然な文章を作ることができます。
ベクトルデータベース
AIが検索を素早く行えるように、データを「ベクトル」という形で保存するデータベースが使われます。これにより、意味が似ている情報を効率よく見つけることができます。
検索アルゴリズム
RAGでは、以下のような検索方法が使われます。
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キーワード検索：特定の単語に基づいて検索する方法
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ベクトル検索：意味が近い情報を検索する方法
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ハイブリッド検索：キーワード検索とベクトル検索を組み合わせた方法
検索アルゴリズムが進化することで、より正確な情報を素早く取得できるようになります。
RAGのメリットと活用事例
RAGのメリット
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最新の情報を活用できる：AIが学習していない最新情報も検索できる。
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間違った情報を減らせる：正しい情報をもとに文章を作るので、間違いを減らせる。
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専門的な知識にも対応できる：医療や法律など、特定の分野に特化した情報を取得できる。
RAGの活用事例
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医療分野：患者の症状に応じた治療方法を提案するシステムに使われる。
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法律分野：法律相談AIが、最新の法律や判例を検索して回答を作る。
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ニュース記事の自動作成：最新のニュースを検索し、それを要約して記事を作成する。
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カスタマーサポート：企業の問い合わせ対応に使われ、より正確な答えを返せる。
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学習支援：学生の質問に対し、教科書や参考資料を検索して適切な回答を提供する。
RAGの未来
RAGの技術はこれからも進化し、より多くの分野で活用されることが期待されています。
進化する検索技術
より高速で正確な検索アルゴリズムが開発され、さらに信頼性の高い情報を提供できるようになります。
マルチモーダルRAG
現在のRAGは主にテキストを扱いますが、将来的には画像や音声も組み合わせた「マルチモーダルRAG」が登場し、より幅広い情報を活用できるようになるでしょう。
よりわかりやすいAI
AIが情報の根拠を示しながら説明する「説明可能なAI」の開発が進められています。これにより、ユーザーはAIの答えをより信頼できるようになります。
まとめ
RAGは、検索と生成を組み合わせることで、より正確で信頼性の高い情報を提供するAI技術です。医療、法律、ニュース、学習支援など、さまざまな分野で活用されており、今後さらに進化していくことが期待されています。
AIの進化によって、私たちの生活や仕事のやり方がどのように変わるのか、これからも注目していきましょう！
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