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【RAG基本編】Retrieval-Augmented Generation（RAG）とは

Jun Ichikawa/ 市川 淳

ChatGPTを含む生成AI技術は、急速に進化し、多様なアプリケーションでの採用が進んでいます。これらの生成AIモデル（LLM）は、事前に学習したデータから関連情報を抽出し要約する能力を持っています。新たに登場したRAG（Retrieval-Augmented Generation）は、これらのモデルの能力をさらに拡張し、さまざまなデータソースからの情報を検索して、より精度の高い回答を生成します。

この記事では、RAGモデルの基本原理、導入の利点と潜在的なデメリット、さらに応用事例を深掘りして解説します。読み進めることで、RAGの全体像とその実用性が明らかになるでしょう。


Retrieval-Augmented Generation（RAG）とは何か？

RAGは、自然言語処理（NLP）において重要な進歩を代表する技術です。RAGは、ChatGPTなどの従来の生成モデルが持つ能力に加え、Webやその他の情報源から高い関連性を持つ文書やテキストを検索する機能を備えています。

RAGは検索とテキスト生成の能力を融合させることで、既存の生成モデルを超える精度と詳細な情報提供を実現します。また、最新の情報を基にした回答生成を可能とするため、情報提供のタイムリネスも大幅に向上します。

RAGの利点

最新情報の取得

既存の生成モデルは訓練データに含まれる情報しか学習できず、含まれていない情報は考慮できません。一方、RAGは検索コンポーネントによってWebなどの外部情報源から最新の情報を取得し、回答に反映させることができます。これにより、ニュースや市場動向など、変化の激しい分野の情報を得る際に特に威力を発揮します。

詳細かつ正確な回答の生成

RAGの検索コンポーネントは、検索を通じて得られた具体的なデータや情報を利用するため、生成モデル単体の回答と比べ、正確性と詳細度が向上します。特定の質問に関連したデータを集中的に収集することで、複雑な質問に対してもより適切な回答が可能となります。
また、一つの情報源だけでなく多様なデータセットから情報を取集することで、回答により多角的な視点を含めることができます。

文脈に沿った回答の生成

RAGは、ユーザーのニーズや質問の文脈に合わせて応答をカスタマイズできます。検索コンポーネントは、質問に含まれるキーワードだけでなく、その質問の背景や意図、関連するトピックなど、全体の文脈を考慮します。これにより、一般的な回答ではなく、ユーザーごとに最適化された、より価値の高い情報提供が可能となります。

RAGの活用例

カスタマーサポート

RAGを活用することで、顧客からの質問に対して最適な回答を自動的に生成できます。企業の知識ベースから関連情報を検索し、それを基に具体的で的確な回答を提供することが可能です。これにより、カスタマーサポートの効率が大幅に向上し、顧客満足度も高めることができるでしょう。

医療分野

RAGは医療分野でも大きな可能性を秘めています。医師や看護師の業務をサポートする様々なアプリケーションが考えられます。例えば、特定の症状や治療方法に関する情報を素早く見つけ出したり、薬の副作用や相互作用、最新の治療ガイドラインを確認したりするのに役立ちます。

また、臨床研究の領域では、膨大な医療データや研究論文の中から必要な情報を的確に検索し、臨床医の質問に迅速に回答することができます。さらに、患者向けの質問応答システムを構築することで、患者が自分の健康状態や病気の治療法について質問した際に、正確でわかりやすい説明を提供することも可能になるでしょう。

顧客対応の自動化

多様で複雑な顧客からの問い合わせに、人手で一つ一つ対応するのは大変な労力がかかります。そこで、RAGを用いて顧客対応のQAデータを学習させ、高精度な回答を自動で提供するシステムを実装することができます。これにより、顧客対応業務の効率化と品質向上を同時に実現できるでしょう。

RAGの仕組み

RAGは主に3つの要素から構成されています。

  1. オーケストレータ
    ユーザーの質問を受けて関連するドキュメントを検索したり、大規模言語モデルに回答作成の指示を与えたりするモジュールです。RAG全体の処理やプロンプトを定義し、検索システムや大規模言語モデルとの仲介役となる重要な要素です。

  2. 検索システム
    大規模言語モデルに知識を与えるためのシステムです。ユーザーの質問に対して、関連するドキュメントを正確に返すことが求められます。Bingのようなインターネット検索エンジンを使う場合もあれば、Azure AI Searchを使って社内文章の検索システムを構築する場合もあります。

  3. 大規模言語モデル
    与えられたプロンプトの意味を理解し、短時間で正確な回答を生成する処理を担います。高い言語理解力と生成力が必要とされます。

引用元：『Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 』 (p. 56) より

これらの要素をAzure上で実装する際には、以下のサービスを活用できます。

  • 検索システム: Azure AI Search(旧：Azure Cognitive Search)

  • オーケストレータ: Azure OpenAI on your data、Azure Machine Learningのプロンプトフロー、またはフルスクラッチ（自前実装）

  • 大規模言語モデル: Azure OpenAI API

参照：https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview

適切なサービスを選択し、RAGアーキテクチャに沿って連携させることで、高度な質問応答システムを構築することができるでしょう。

コラム

ファインチューニング vs RAG

大規模言語モデルを使ったシステム開発では、タスクの精度向上が見込めない場合、学習データを使ってモデルのパラメータを調整する「ファインチューニング」という手法があります。Azure OpenAIの「GPT-4」などのモデルでは、ファインチューニングを実施できます。

ファインチューニングでは、特定のタスクに関するプロンプトと理想的な出力のペアからなる学習データを用意し、モデルの学習に利用します。ただし、ファインチューニングは出力形式や特定タスクの精度強化を目的とするもので、知識やロジックを覚えさせるのには向いていません。

GPTのモデルではFew-shot Learningという考え方で、プロンプトに入出力例を数個記述するだけで、タスクの精度を大幅に向上させられます。Few-shot Learningで精度が不十分な場合に、より多くの学習データを使ってタスクを学習させたい時はファインチューニングを検討しましょう。

ファインチューニングは大量のGPUリソースを消費するため、運用後も継続的に再学習のコストがかかることに注意が必要です。一方、RAGは実行ごとに検索システムにドキュメントを問い合わせ、プロンプトに埋め込むので、検索システムを最新に保っていれば再学習は不要です。

したがって、知識の獲得を目的とする場合はRAGを活用し、出力形式の調整やタスクの精度強化がFew-shot Learningではうまくいかない場合はファインチューニングを活用するのがおすすめです。

終わりに

最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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