検索拡張生成 (RAG) とは何ですか?

検索拡張生成 (RAG) は、現在確立されている AI システム内の重要なコンポーネントです。これは、大規模言語モデルの出力の明瞭さを高めることができる詳細な情報の基礎を提供します。LLM に組み込むことで、分野固有の関連ソースを二重チェックし、より信頼性の高い出力を生成できます。

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検索拡張生成 (RAG) とは何ですか?

LLMの課題

大規模言語モデル (LLM) は、トランスフォーマーベースのディープラーニングを使用して単語を数値ベクトルとしてマッピングし、単語間の関係を確立します。

しかし、膨大なデータセットへの依存により、次のような課題が生じます。

  • 偏見と知識のギャップ– トレーニング データが大きすぎて手動で検証できず、技術的な詳細が欠落したり、視点が歪んだりすることがあります。
  • 品質管理の欠如– 時間制限などの一般的なパラメータを超えて、モデルを形成するデータを確認する簡単な方法はありません。

LLM では不足している知識を認識できないため、次のような結果になります。

  • 幻覚– 虚偽、時代遅れ、または過度に一般的な反応。
  • 信頼できないソース– AI は信頼できないコンテンツから情報を取得したり、用語を混同したり、文脈を誤解したりする可能性があります。
  • 一貫性のない動作– 2 つのプロンプトは同じではないため、開発者が AI のリスクを予測することが困難になります。

これらの欠陥は、Google Chrome の AI が名前や誕生日を推奨することで弱いパスワードを提案したときに見られるように、 AI の信頼性を損ないます。これらのリスクに対処するには、安全なAIデプロイメントに不可欠なAI Trust, Risk, and Security Management ( AI TRiSM ) を活用する必要があります。

さらに、Retrieval Augmented Generation (RAG) は、信頼できるリアルタイムのデータを統合することで精度を向上させます。

検索拡張生成は大規模言語モデルをどのように強化するのか?

RAG は次の 2 つのステップで動作します。

データの取得と前処理

RAG システムは、まずプロンプトが焦点を当てているトピック、分野、または業界を正確に特定し、次に検索アルゴリズムを使用して、LLM の元のトレーニング セット以外の外部データにアクセスします。

このデータは、API、データベース、関連ドキュメントなどのソースからさまざまな形式で取得できます。

  • ファイル
  • データベースレコード
  • 長文テキスト

基本的な LLM と同様に、RAG はこのデータをベクトル データベース内の数値表現に変換します。

グラウンド世代

関連する質問に対する応答を作成するときに、事前トレーニング済みの LLM は RAG 独自のベクトル データベースから情報を取得して応答を充実させることができます。この強化されたコンテキストにより、モデルはより正確で詳細な、特定のユーザークエリに合わせた応答を生成できるようになります。

RAG は基本的に LLM への追加アップグレードとして実装できるため、その採用は大きくなっています。

RAGがさまざまな業界でどのように適用されているか

LLM を検討している業界を指摘すると、RAG が実装される可能性が高くなります。

チャットボット

正確で簡潔、かつ文脈に即した応答は、LLM 搭載チャットボットの主なセールス ポイントです。RAG 搭載チャットボットは、膨大な企業データセットから正確な情報を引き出すことができるため、こうした要求にはるかに確実に応えることができます。

これにより、チャットボットが約束する特定の顧客からの問い合わせや個別の金融アドバイスを処理できる能力を実現できます。

法的タスク

RAG モデルは、関連する法律文書を検索して取得することで、法的な判例を見つけ、関連する判例法や文書を要約することができます。その結果、RAG 対応の LLM は、法務専門家に大幅な時間の節約をもたらすと同時に、法学生が事件の重要な情報を見つけるのにも役立ちます。

サイバーセキュリティ

RAG が法務チーム向けの正しい情報の検索と分析のプロセスを加速するのと同様に、セキュリティ プロバイダーが発行する LLM を使用すると、セキュリティ アナリストはテクノロジー スタック内で発生しているインシデントを照会して見つけることができます。セキュリティ ツールが必要とし、作成する関連ファイルをすべて取り込むことで、内部 RAG はサイバーセキュリティの効率性を大幅に向上させることができます。

これにより、アナリストはパッチの実装を検証し、潜在的なデータ損失のルートを探し、必要に応じてファイアウォール アクセス ポリシーを検索できるようになります。

RAG導入における3つの課題

RAG は、LLM ツールがアクセスできる応答とデータに新たな深さの次元を提供しますが、独自の課題がないわけではありません。

#1: データセットのチャンクが小さすぎる（または大きすぎる）

RAG には依然として大量のデータが必要です。これらのファイルとドキュメントはすべて RAG に組み込む必要がありますが、この形式では本質的に使用できません。

これらのファイル内の使用可能な情報はすべて、適切に抽出され、チャンク化される必要があります。

これにより、次のようなさまざまな問題が発生する可能性があります。

  1. コンテキストの損失: チャンクを小さくしすぎると発生します。ドキュメントをあまりに小さな部分に分割すると、RAG が取得する情報の中にあまりに技術的またはニッチすぎて役に立たないものが含まれていたり、ドキュメントの異なるセクション間のつながりが完全に失われたりする可能性があります。
  2. 大きなチャンクはバランスをとる必要があります。チャンクが大きすぎると、処理と計算が遅くなります。

＃2：推論コストが高い

LLM の主な目的はコストを抑制することです。従業員の生産性を向上し、時間とコストを節約することで企業に価値をもたらすことができます。

ただし、これに要求される処理能力により、この目標はすぐに危険にさらされる可能性があります。コンテキスト ウィンドウのサイズ、トレーニング データの量、モデルのサイズはすべて、RAG と LLM のコストに影響します。そのため、企業内のユースケースに合わせて特別にカスタマイズされた LLM を選択することが非常に重要です。

すでにそのユースケースに最適化されているため、推論コストが低く抑えられます。

＃3：取得したデータは関連性がない

RAG システムは絶対確実ではありません。ユーザーの最初のクエリに完全に関連しないデータを取得する可能性があります。

これはさまざまな形で発生する可能性があり、最適な回答が含まれている可能性のある上位ランクのドキュメントがシステムで見つからない場合や、応答生成プロセスでこのチャンクを適切にランク付けできない場合などに発生します。

したがって、最終的な答えには至りません。

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