AI活用を進める企業にとって、「RAG」(検索拡張生成)はもはや欠かせない技術となっている。なぜこの技術はこれほど重視されるのか。
AI(人工知能)技術をビジネスで活用する上で、「RAG」(検索拡張生成)は欠かせない技術になりつつある。RAGは、回答精度をはじめとする、従来の大規模言語モデル(LLM)が抱えていた技術的な限界を突破する技術として大きな注目を集めている。
RAGは従来のLLMとどのように異なる仕組みを持ち、企業におけるAI導入の課題をどう解決するのか。RAGが重視される理由を解説する。
RAGは、検索ベースの情報取得とテキスト生成を組み合わせた手法であり、LLMの精度と文脈理解力を向上させる。RAGが従来のLLMと異なる点は、企業独自のデータソースから関連情報を動的に取得し、それを生成プロセスに反映できる点だ。
RAGのアーキテクチャは、以下2つの主要コンポーネントで構成される。
企業は構造化・非構造化を問わず膨大な情報を保有している。例えば、社内文書、CRM(顧客関係管理)レコード、顧客との対話履歴、独自調査などが含まれる。従来のLLMでは、たとえ継続的にファインチューニングしても、データが変わるスピードに追い付けないという課題があった。
RAGは、LLMにリアルタイムの知識検索機能を組み込むことで、企業固有のデータに基づいていて、文脈に合致した最新の回答生成を実現する。これにより、AIモデルは最新のデータに基づいて意思決定を支援できるようになり、RAGは信頼性の高いAI活用を推進する上で欠かせない要素となる。
他にも、以下のような理由からRAGは重要視されている。
次回は、RAGを活用する組織が考えるべきポイントを解説する。
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