RAGとは、情報検索と生成AIを組み合わせた手法です。外部データベースから検索した関連情報を基に、生成AIが回答やコンテンツを作成することで、正確性や最新性が向上します。
本記事では、生成AIに関する情報収集を行っている企業の情報担当者向けに、RAG（検索拡張生成）の概要、メリット、課題を詳しく解説します。効果的なRAG活用とセキュリティ対策を行うための参考にしてください。
RAG（検索拡張生成）とは
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、情報検索と生成AI技術の組み合わせです。内部ドキュメントや外部ナレッジベースから関連データを検索（Retrieval）し、それを基にテキストを生成（Generation）します。
これは、検索システムと生成モデルを組み合わせた新しいアプローチです。従来の大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）が抱える、新しい情報や専門的な知識にアクセスできないという制約を解決するために開発されました。
RAGの仕組み
RAGにおいて回答が生成されるプロセスは、「検索」および「生成」という2つの段階（フェーズ）からなります。各フェーズを解説します。
・検索フェーズ
検索フェーズは、LLMが持っていない知識や最新情報を補完するために、関連するデータを検索システムが外部データベースなどから取得するプロセスです。具体的には、企業の内部文書や最新の研究論文、ニュース記事など、LLMが事前に学習していない情報を検索することで、より正確で詳細な回答を提供できるようになります。
このフェーズでは、まずユーザーの質問に基づいて検索クエリが生成され、そのクエリを基にシステムが関連性の高いデータを検索・取得します。取得したデータは、ユーザーの質問に対する最適な回答を生成するための基礎情報となります。
・生成フェーズ
次の生成フェーズでは、取得した関連データを基に、LLMがユーザーの質問に対する具体的で詳細な最適な回答を生成します。
検索フェーズで取得した最新情報や専門的知識を活用して、より正確で信頼性の高い回答を提供するのが生成フェーズです。LLMはこれらのデータを活用することで、既存の学習データだけでは対応しきれない複雑な質問にも対応できます。
このフェーズでは、取得したデータをLLMが効率的に統合し、高度な自然言語処理技術を駆使してユーザーの質問に最適な回答を生み出します。回答の精度は検索フェーズで取得したデータの質と関連性に大きく依存するため、いかにして検索システムが外部情報を取得しやすくするか、フォーマットの整備やチューニングが重要です。
RAGを活用するメリット
RAGを活用するメリットは以下の4点が挙げられます。
・最新情報を反映できる
従来のLLMは、学習時点までのデータに基づいて回答を生成するため、新しい情報を反映することが困難でした。これは、モデルがトレーニングデータの範囲内でしか知識を持たず、最新の出来事や進展に対応できないことに起因します。
しかしRAGは、この制約を克服できるように設計されており、外部のデータベースなどから検索した情報を基に回答を生成します。これによって、最新の情報に基づいた正確な回答の提供が可能です。
・回答の正確性と詳細性を向上できる
RAGは、LLMが生成する回答に外部から取得した具体的なデータや事実を組み込むことで、正確性や詳細性を向上させられます。特定の質問に対して適切な情報を集中的に検索し、多角的な視点から回答を生成するため、複雑な質問にも対応可能です。例えば、最新情報をベースにした質問や専門分野に関する質問、回答に複数の情報源からの関連付けを要する質問などに対応できます。
・ハルシネーション（幻覚）を軽減できる
LLMでは、時に事実に基づかない誤った情報（ハルシネーション）を、自信を持って生成してしまうリスクがあります。モデルがトレーニングデータに基づいて学習しているため、この問題は新たな情報や専門的な知識にアクセスできない場合に発生しがちです。しかしRAGは、外部情報源から信頼できるデータをリアルタイムで取得し、そのデータを基に回答を補強・検証して、誤った情報が含まれるリスクを低減します。
・よりカスタマイズされた回答ができる
RAGはユーザーの質問に対し、質問の背景や意図も考慮しながら関連性の高い情報を検索・生成することが可能です。そのため、文脈に沿って最適化された回答を提供できます。特に、個々のユーザーのニーズに合わせて回答を調整し、カスタマイズ＝パーソナライズされた応答を実現します。
RAGを活用する際の注意点
RAGを使う際の注意点を確認しましょう。
・外部情報の品質に依存する
RAGは、外部情報を検索して生成モデルに提供するため、使用するデータベースや情報源の品質が重要です。例えば、企業の内部文書や最新の研究論文、ニュース記事などの信頼性が低い場合、それに基づく誤った回答が生成される可能性があります。RAGを効果的に活用するためには、外部情報のファクトチェックや定期的な更新が不可欠です。
・応答時間が長くなる
RAGは、検索と生成のフェーズを経るため、応答時間が長くなる傾向があります。特に大規模なデータベースを使用する場合、検索処理に時間がかかり、回答が遅れてユーザー体験に影響を与える可能性があります。この課題に対処するためには、効率的な検索システムの設計や、利用頻度の高いデータを一時的にメモリへ保存するキャッシングなどの工夫が必要です。
・機密情報が漏えいする可能性がある
外部データを検索して生成モデルに提供するRAGの性質上、機密情報や秘匿性の高いデータが含まれている場合、それが意図せず出力されかねません。企業の内部文書や機密性の高いデータが検索対象となれば、その情報が回答に含まれてしまう可能性があります。
このリスクを軽減するためには、データベースに対するアクセス権限を厳密に管理するといった機密情報へのアクセス制限や、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。
まとめ
RAGは、検索した外部のデータとLLMの働きを組み合わせることで、正確かつ詳細な回答を提供する技術です。便利な反面、外部情報の品質や応答時間、機密情報の漏えいリスクには注意が必要です。
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