RAG技術でAIチャットボットを賢くする実践ガイド
本記事については生成AIを活用して生成された記事となります。解説内容の正確性については読者ご自身でご確認いただきますようお願いいたします。
本記事はA practical guide to making your AI chatbot smarter with RAG · The Registerの解説記事となります。
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、AIモデルをより有用にする技術として注目されています。本記事では、RAGの基本原理とその実践的な応用方法について詳しく説明します。
RAGとは何か
RAGの基本概念
RAGは、事前にトレーニングされたモデルに依存せず、外部データベースの情報を利用してAIの応答を生成する技術です。このデータベースは独立して更新できるため、新しい情報の追加や古いデータの削除が可能です。
RAGの動作メカニズム
RAGは、ユーザープロンプトを数値形式に変換する埋め込みモデルを使用します。この埋め込みはベクターデータベース内の情報と一致させられ、一致した情報がLLM（大規模言語モデル）に渡されて応答が生成されます。これにより、より関連性の高い正確な回答が得られます。
RAGを使ったチャットボットの構築
必要な環境とツール
RAGを使用してチャットボットを構築するためには、以下のツールと環境が必要です。
Ollama LLMランナー
Open WebUIプロジェクト
Dockerエンジンまたはデスクトップ
RAGのセットアップ手順
まず、Dockerを使用してOpen WebUIをデプロイします。次に、Open WebUIをOllamaと接続し、使用するモデルをダウンロードします。これにより、チャットボットが外部データベースを利用して応答を生成できるようになります。
RAGの実践応用
ドキュメントのアップロードとタグ付け
RAGを利用するためには、まずドキュメントをベクターデータベースにアップロードします。次に、これらのドキュメントにタグを付けることで、特定の情報を簡単に検索できるようにします。
実際のクエリの実行
タグ付けされたドキュメントを検索する際には、プロンプトの先頭に「#」を付けてタグを指定します。これにより、関連するドキュメントの情報を基にした応答が生成されます。
ウェブ検索の統合
PSE APIの利用
GoogleのProgrammable Search Engine (PSE) APIを使用して、ウェブベースのRAGシステムを構築します。これにより、オンラインの情報を検索し、引用付きの応答を生成することが可能になります。
ウェブ検索機能の設定
Open WebUIの管理設定でウェブ検索を有効にし、APIキーとエンジンIDを入力します。これにより、モデルがウェブから情報を取得して応答を生成できるようになります。
まとめ
RAGは、事前トレーニングされたモデルの限界を超えて、より関連性の高い情報を提供する強力な技術です。適切な設定と環境が整えば、AIチャットボットを大幅に賢くすることが可能です。今後のAI技術の発展により、さらに高度な応用が期待されます。