RAGとは？

通常、生成AIは会社内部の情報などインターネット上に公開されていない情報を知ることはできません。そのため、「現在A社でどのようなプロジェクトが進行中ですか？」などという質問を生成AIに投げかけても返答出来ません。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、情報を大規模言語モデル（LLM）に読み込ませることによって生成AIに情報を学習させ、インターネット上に公開されていない情報でも答えられるようにする技術です。

例

今回はコーディングにて簡単な例を実装しています。

texts = [
        "スタイルアーツは",
        "DX事業部では、アプリ開発プロジェクトが進行中です。",
        "CX事業部ではWebサイトデザインのプロジェクトが進行中です。",
        "AI事業部ではチャットボット開発プロジェクトが進行中です。",
    ]

このように、ChatGPTに読み込ませたい情報をインプットします。

[生成AIへの質問]
DX事業部ではどのようなプロジェクトが進行中ですか？

[返答]
DX事業部では、アプリ開発プロジェクトが進行中です。

このように、事前に設定したデータに基づいて返答をします。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組み

RAG（Retrieval-Augmented Generation）はユーザーから質問を送信された際、データベースから質問に関連するデータを抽出し、それを基にLLMに回答を生成させる技術です。

RAGの具体的な活用事例

・コールセンターチャットボット
情報を読み込ませることによってコールセンターの役目を生成AIを活用したチャットボットに担わせ、24時間自動での顧客対応が可能になります。

・社内情報の検索
例のように現在進行中のプロジェクトや、社員の情報を簡単に検索することができます。

Difyとコーディングの違いは？

RAGを簡単に開発できるプラットフォームとしてDifyやCozeなどがあります。これらを使うと、ノーコードで簡単にカスタマイズされたチャットボットを作ることができます。一方コーディングによる開発の場合は、時間と技術がより多くかかることになります。しかし、コーディングによる開発の場合は独自の検索アルゴリズムを実装することが可能となり、自由に特定の業界や用途に合わせたり単純なキーワード検索だけでなく、文章の意味を理解して似た内容を返すような高度な検索方法を組み込むことが可能です。

最後に

弊社では企業・学校・官公庁さまへの製品導入・コンサルティングに対応しています。
無料相談を受け付けておりますので、まずは以下リンクよりご連絡ください！

https://style-arts.jp/contact/

弊社に関する詳しい情報は以下リンクより、ホームページをご確認いただけますと幸いです。

https://style-arts.jp/

株式会社スタイルアーツ AI Business Design Division では、弊社で開発したAI活用プロトタイプに関する投稿を行なっています。記事に関するご意見・ご要望を以下のフォームよりいただけますと幸いです。

https://forms.gle/BK5QaRT9DwLrGQBA9