RAGとは、Retrieval Augmented Generationの略で、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。これは、**大規模言語モデル（LLM）に外部の知識ベース（データベース）**を組み合わせることで、より正確で情報豊富な回答を生成する技術です。
RAGの仕組み
- ユーザーからの質問: ユーザーが質問を入力します。
- クエリプロンプト生成: RAGは、ユーザーの質問を理解し、データベースを検索するためのクエリプロンプトを生成します。
- ベクトルデータベース検索: 生成されたクエリプロンプトに基づいて、ベクトルデータベースが検索を実行します。ベクトルデータベースは、テキストデータをベクトル（数値の集合）に変換して格納し、コサイン類似度などの指標を用いて、質問と最も類似した情報を検索します。
- 関連情報の取得: 検索結果として、質問に関連する情報がデータベースから取得されます。
- LLMによる回答生成: 取得された情報がLLMに渡され、LLMはこれらの情報を元に、ユーザーの質問に対する回答を生成します。
RAGのメリット
- 回答の精度向上: LLM単体では、データベースに含まれていない情報については回答することができませんでしたが、RAGでは外部の知識ベースを利用することで、より正確な回答を生成できます。
- ハルシネーションリスクの軽減: LLMは、学習データにない情報について、あたかも正しい情報であるかのように生成してしまうことがあります（ハルシネーション）。RAGでは、データベースから関連情報を取得することで、ハルシネーションリスクを軽減できます。
- 情報の最新化: データベースの情報は、LLMの学習データとは別に更新することができるため、最新の情報に基づいた回答を生成できます。
RAGの応用例
- 質問応答システム: 顧客からの質問に、正確な情報を提供するシステム。
- チャットボット: ユーザーとの自然な会話を通じて、必要な情報を提供するチャットボット。
- 文書要約: 長文の文書を、要約したり、特定の質問に対する回答を生成したりするシステム。
- コンテンツ生成: 記事やブログ記事などのコンテンツを、特定のテーマに基づいて自動生成するシステム。
RAGの未来
RAGは、様々な分野で活用できる可能性を秘めており、今後ますます発展していくことが期待されています。LLMの能力をさらに高めるための重要な技術として、注目されています。
補足
- RAGは、LLMとベクトルデータベースの組み合わせによって実現される技術です。
- ベクトルデータベースは、テキストデータをベクトルに変換して格納することで、高速な類似検索を可能にするデータベースです。
- RAGは、まだ発展途上の技術ですが、様々な分野で活用できる可能性を秘めており、今後の更なる発展が期待されています。