検索拡張生成 (RAG) について探索
この記事では、検索拡張生成について詳しく説明し、いくつかの実用的な例とアプリケーション、そしてLLM（Large Language Model）について学ぶのに役立ついくつかのリソースを紹介します。まずは、LLMの概念をマスターするためのコースをご覧ください。
1. 検索拡張生成（RAG）とは
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、自然言語処理の分野において注目されている手法の一つです。この手法では、事前にトレーニングされた大規模な言語モデル（LLM）と外部のデータソースを組み合わせることで、より豊かな情報を持つ応答を生成することが可能となります。
具体的には、RAGでは、GPT-3やGPT-4などのLLMが持つ生成力を活用しつつ、外部のデータソースから情報を取得し、その情報を応答の生成に活用します。この外部データソースは、例えばウェブ上の記事、データベース、質問応答サービスなどがあります。
RAGの特長は、LLMの生成力と外部データソースからの情報を組み合わせることで、より的確かつ豊富な応答を提供できることです。特に、特殊なデータ検索メカニズムを利用することで、ユーザーのクエリに対して微妙なニュアンスを持った応答を生成することが可能となります。
このようなRAGを用いたシステムは、検索エンジンやチャットボットなど、情報を提供するシステムの改善に役立つことが期待されています。また、その応用範囲は広く、医療、教育、カスタマーサポートなどさまざまな領域で活用されています。
2. LLMを改善するためにRAGを使用する理由とは
RAG とは何か、そしてその手法がどのように機能するかをより詳しく説明するために、今日の多くの企業が直面しているシナリオを考えてみましょう。
あなたがスマートフォンやラップトップなどのデバイスを販売するエレクトロニクス会社の幹部であると想像してください。 あなたは、製品仕様、トラブルシューティング、保証情報などに関するユーザーの質問に答えるために、会社用のカスタマー サポート チャットボットを作成したいと考えています。
GPT-3 や GPT-4 などの LLM の機能を使用してチャットボットを強化したいと考えています。
ただし、大規模な言語モデルには次の制限があり、非効率的なカスタマー エクスペリエンスにつながります。
2.1. 具体的な情報の不足
言語モデルは、一般的な回答を提供するためにトレーニングデータに基づいています。しかし、ユーザーが特定のソフトウェアに関する質問や、詳細なトラブルシューティング手順についての質問をする場合、従来の言語モデルでは正確な回答を提供することが難しい場合があります。
これは、言語モデルが組織固有のデータに関するトレーニングを受けていないためです。さらに、これらのモデルのトレーニングデータは限られており、最新の情報や応答を提供する能力が制限されています。
特定のソフトウェアや組織に関する情報を的確に提供するためには、言語モデルに組織固有のデータを組み込む必要があります。また、定期的なトレーニングとデータの更新が必要となります。これによって、ユーザーにより適切で最新の情報を提供することが可能となります。
2.2. AI幻覚
LLM（Large Language Model）は、時に「幻覚を見る」ことがあります。これは、想像上の事実に基づいて自信を持って誤った応答を生成する傾向があることを意味します。これらのアルゴリズムは、ユーザーのクエリに対する正確な回答がない場合、本題から外れた応答を提供する可能性があり、顧客エクスペリエンスを悪化させる可能性があります。
このような挙動は、言語モデルが与えられた情報の枠組み内で考える傾向があるために生じることがあります。つまり、与えられた文脈の中で最も適切な応答を生成しようとする際に、モデルが誤った推論を行うことがあるのです。
2.3. 一般的な応答
言語モデルはしばしば、特定のコンテキストに合わせていない一般的な応答を提供します。このため、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスを促進するには、通常、個々のユーザーの設定が必要となるため、顧客サポートのシナリオでは大きな欠点となる可能性があります。
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、このような問題に効果的な解決策を提供します。RAGは、LLMの一般的な知識ベースと、製品データベースやユーザーマニュアルなどの特定の情報にアクセスする機能を統合することで、これらのギャップを効果的に埋めます。具体的には、RAGは外部のデータソースから情報を取得し、LLMの生成力と組み合わせて、より正確で特定のコンテキストに適した応答を生成します。
この方法論により、組織のニーズに合わせた非常に正確で信頼性の高い応答が可能になります。顧客サポートのシナリオにおいて、RAGを導入することで、顧客の個別の要求に迅速かつ的確に対応し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供することができます。これによって、顧客満足度の向上と企業の信頼性の確立が実現されます。
3. RAGの実際の応用
RAG（Retrieval Augmented Generation）の使用により、LLMがトレーニングデータ以外の情報に基づいて一貫した応答を形成できることがわかりました。このようなシステムには、組織の効率向上やユーザーエクスペリエンスの向上といったさまざまなビジネスユースケースが存在します。記事の前半で見た顧客チャットボットの例とは別に、RAGの実用的なアプリケーションをいくつか示します。
3.1. テキストの要約
RAGは外部ソースからのコンテンツを活用して正確な概要を作成できるため、時間を大幅に節約することができます。例えば、マネージャーや上級幹部は多忙で、広範なレポートを精査する時間が限られています。
RAGを利用したアプリケーションを使用すると、長い文書を読み込む代わりに、テキストデータから最も重要な結果を迅速に抽出し、より効率的に意思決定を行うことができます。このようなシステムを活用することで、マネージャーや上級幹部は時間を節約し、重要な情報に迅速にアクセスすることができます。それにより、組織全体の生産性と効率性が向上し、迅速な意思決定が促進されます。
3.2. パーソナライズされた推奨事項
RAGシステムを使用すると、過去の購入履歴やレビューなどの顧客データを分析し、製品の推奨事項を生成することが可能です。これにより、ユーザーの全体的なエクスペリエンスが向上し、最終的には組織の収益が増加します。
例えば、RAGアプリケーションを使用すると、ユーザーの視聴履歴や評価に基づいて、ストリーミングプラットフォーム上でより優れた映画を推奨できます。同様に、電子商取引プラットフォーム上で書かれたレビューを分析して、ユーザーに適切な製品を推奨することも可能です。
LLMはテキストデータの背後にあるセマンティクスの理解に優れているため、RAGシステムは従来のレコメンデーションシステムよりも微妙な、パーソナライズされた提案をユーザーに提供できます。つまり、個々のユーザーの嗜好や興味に合わせた推奨事項を生成し、より満足度の高い購買体験を提供することが可能です。これにより、顧客の忠誠心が高まり、組織の売上と収益が向上することが期待されます。
3.3. ビジネス・インテリジェンス
組織は通常、競合他社の行動を監視し、市場動向を分析することによってビジネス上の意思決定を行います。これは、事業報告書、財務諸表、市場調査文書に含まれるデータを注意深く分析することによって行われます。
RAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーションを使用すると、組織はこれらのドキュメントの傾向を手動で分析して特定する必要がなくなります。代わりに、LLM（Large Language Model）を使用して、有意義な洞察を効率的に導き出し、市場調査プロセスを改善できます。
このアプローチにより、組織は時間とリソースを節約し、市場動向に関する洞察をより迅速に獲得することができます。また、RAGを活用することで、より包括的で正確な分析が可能となり、組織の競争力を向上させることができます。
4. 結論
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、LLM（Large Language Model）の言語機能を特殊なデータベースとともに活用するための現在最もよく知られた手法です。これらのシステムは、言語モデルを扱う際に遭遇する最も差し迫った課題のいくつかに対処し、自然言語処理の分野に革新的なソリューションを提供します。
ただし、他のテクノロジーと同様に、RAGアプリケーションにも制限があります。特に、入力データの品質への依存が顕著です。RAGシステムを最大限に活用するには、プロセスに人間の監視を含めることが重要です。
人間の監視を組み込むことで、入力データの品質を維持し、RAGシステムがより正確で信頼性の高い応答を生成できるようになります。また、人間の判断や専門知識を活用することで、RAGの活用範囲を拡大し、より多くの利点を享受することが可能となります。
もしご興味がおありでしたら、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）が2024年の生成AIの風景にどのような変革をもたらす可能性があるかを詳細に解説する次の記事をご一読いただけますと幸いです。
https://miichisoft.com/how-rag-retrieval-augmented-generation-is-reshaping/
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？