RAGって必要？？初心者でもわかる！RAGの必要性を解説！！

最近、ChatGPTをはじめとする生成AIが私たちの身近な存在になりましたね！
レポート作成を手伝ってもらったり、調べ物をしたり、アイデアを出してもらったり…
本当に便利です！！

でも、AIの答えを見て、「この情報、ちょっと古いかも？」「本当に合ってるのかな？」と疑問に思ったことはありませんか？

RAGとは
なぜRAGの必要なのか？？
- 従来のAIの限界点
- RAGの仕組み
RAGを活用するメリット
RAGの課題
まとめ

RAGとは

RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略語です！日本語では「検索拡張生成」と呼ばれます！
なんだか難しそうですが、やっていることはシンプルです！

Retrieval (検索): AIが答える前に、まず関連情報を外部のデータベースやウェブから探してきます。
Augmented (拡張): 見つけてきた最新の情報や正確な情報を、AIが元々持っている知識に加えます。
Generation (生成): その拡張された情報をもとにして、最終的な答えを作り出します。

つまり、AIが回答を生成する前に、信頼できる外部情報源を「検索」して知識を「拡張」し、より質の高い回答を「生成」する技術、それがRAGです！

なぜRAGの必要なのか？？

従来のAIの限界点

従来の多くのAI（特に大規模言語モデル、LLM）は、事前に学習した膨大なデータをもとに回答を生成します。これは非常に強力ですが、以下のような限界点がありました。

知識が古い: 学習データが更新されない限り、最新の情報に対応できません。（例：昨日のニュースについて聞いても知らない）
ハルシネーション（もっともらしい嘘）: 知らない情報について聞かれたときに、事実に基づかない、それっぽい回答を作り出してしまうことがあります。
専門知識の不足: 特定の企業内のデータや、非常にニッチな専門分野については学習できていない場合があります。

例えるなら、数年前に出版された教科書だけでテストに挑むようなもの！
一般的な知識は豊富でも、最新のトピックや応用問題には対応しきれないことがあるのです！

RAGの仕組み

RAGは、このAIの限界点を克服するために、以下のようなステップで動作します。

質問の受け付け: ユーザーからAIに質問が入力されます。
外部情報の検索: AIはすぐに答えを生成せず、まず質問に関連する情報を外部の知識ベース（最新のウェブ情報、社内文書データベース、特定の専門知識データベースなど）で検索します。
関連情報の取得: 検索結果から、質問に答える上で役立ちそうな情報をピックアップします。
情報をもとに回答生成: AIは、元々持っている知識と、検索で得た新鮮で正確な情報を組み合わせて、最終的な回答を生成します。

これは、テスト中に参考書や資料（信頼できるもの限定！）を参照しながら解答する「オープンブックテスト」のようなイメージです！

これにより、AIは自身の知識の範囲を超えた、より正確で信頼性の高い情報を提供できるようになります。

RAGを活用するメリット

RAG技術を活用することで、AIには以下のようなメリットが生まれます！

回答の正確性向上

最新で信頼できる情報源を参照するため、「ハルシネーション」が起こりにくくなります！
質問応答の過程で、まず質問内容に関連する情報をベクトルデータベースやWeb検索などの外部知識ベースから検索し、その検索結果を基に回答を生成します！

専門性の強化

特定の分野に特化したデータベースや知識ベースと連携させることで、この課題を解決します！
例えば、医療分野の質問であれば医学論文データベース、法律分野の質問であれば判例データベースといった専門的な情報源を参照することで、より専門的で正確な回答を提供できます！

透明性の向上

RAGは、どの情報源を参照して回答したかを示すことができるため、回答の透明性を大幅に向上させます！
ユーザーは、提示された情報源を確認することで、回答の根拠を理解し、その信頼性を評価することができます！

RAGの課題

ここまでRAGの素晴らしいメリットを見てきましたが、「じゃあRAGは完璧な技術なの？」というと、やはりいくつかの課題も存在します！

データの質が命

RAGの賢さは、まさに参照する外部の知識（データベースやウェブサイトなど）の品質に左右されます！
もし参照する情報が古かったり、間違っていたり、偏っていたりすれば、当然AIが生み出す答えもその影響を受けてしまいます！
どんな情報をRAGに使わせるか、その情報を常に最新で正確に保つための管理が非常に重要になります。