RAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みと活用法

はじめに

大規模言語モデル（LLM）は、その膨大な知識量と自然な文章生成能力で、私たちの情報収集やコンテンツ作成の方法を大きく変えつつあります。しかし、LLMには「学習データにない最新情報に対応できない」「ハルシネーション（誤情報生成）のリスクがある」といった課題も存在します。

これらの課題を克服し、LLMの能力をさらに引き出す技術として注目されているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。本記事では、RAGの基本的な仕組みから、そのメリット、具体的な活用法までを解説します。

RAGは、LLMが回答を生成する際に、外部の知識ベース（ドキュメント、データベース、ウェブなど）から関連情報を検索（Retrieval）し、その情報を参照しながら回答を生成（Generation）するフレームワークです。

従来のLLMが学習済みの知識のみに依存していたのに対し、RAGはリアルタイムで最新かつ正確な情報を取得し、それを基に回答を生成できる点が大きな特徴です。

RAGは、大きく分けて「検索（Retrieval）フェーズ」と「生成（Generation）フェーズ」の2つのステップで動作します。

ユーザーからの質問やプロンプトを受け取ると、RAGシステムはまず、外部の知識ベースから関連性の高い情報を検索します。このプロセスは以下のようになります。

質問のベクトル化: ユーザーの質問を埋め込みモデル（Embedding Model）を使って数値ベクトルに変換します。このベクトルは、質問の意味内容を表現します。
知識ベースの検索: 事前にベクトル化され、ベクトルデータベース（Vector Database）に格納されている知識ベースのドキュメント（チャンク）の中から、質問ベクトルと類似度の高いドキュメントを検索します。
関連情報の抽出: 検索結果から、質問に関連すると思われるテキストの断片（チャンク）をいくつか抽出します。

検索フェーズで抽出された関連情報とユーザーの元の質問を組み合わせて、LLMにプロンプトとして与え、回答を生成させます。このプロセスは以下のようになります。

プロンプトの構築: 抽出された関連情報とユーザーの質問を結合し、LLMが回答を生成するための新しいプロンプトを作成します。例えば、「以下の情報に基づいて、[ユーザーの質問]に答えてください。情報：[抽出された情報]」といった形式になります。
LLMによる回答生成: 構築されたプロンプトをLLMに入力し、LLMは与えられた情報を参照しながら、ユーザーの質問に対する回答を生成します。

この2つのフェーズを組み合わせることで、LLMは学習データにない情報や最新の情報を参照し、より正確で信頼性の高い回答を提供できるようになります。

RAGを導入することで、以下のような多くのメリットが得られます。

情報の鮮度と正確性の向上: LLMが学習データに依存せず、最新の情報を参照できるため、回答の鮮度と正確性が向上します。
ハルシネーションの抑制: 外部情報を参照することで、LLMが事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」のリスクを大幅に低減できます。
情報源の透明性: 回答の根拠となった情報源を提示できるため、ユーザーは回答の信頼性を検証できます。
ドメイン特化: 特定のドメイン（企業内のドキュメント、専門分野の論文など）に特化した知識ベースを構築することで、汎用LLMでは難しい専門的な質問にも対応できるようになります。
モデルの再学習不要: 新しい情報が追加されても、LLM自体を再学習させる必要がなく、知識ベースを更新するだけで対応できます。これにより、運用コストを削減できます。

RAGは様々な分野で活用が期待されています。

RAGは、LLMの弱点を補い、その能力を飛躍的に向上させる強力なフレームワークです。外部の知識を動的に参照することで、LLMはより正確で、最新の、そして信頼性の高い情報を提供できるようになります。

今後、RAGはLLMを活用したアプリケーション開発において、ますます重要な役割を果たすことでしょう。ぜひ、本記事を参考にRAGの導入を検討してみてください。