こんにちは。キノコードです。
生成AIをカスタマイズできるのを知っていますか？
RAGという技術を使えばできます。
この動画では、RAGとは何か、メリットは何か、仕組みはどうなっているかを解説します。
この記事の執筆・監修
テクノロジーアンドデザインカンパニー株式会社のCEO。
日本最大級のプログラミング教育のYouTubeチャンネル「キノコード」や、プログラミング学習サービス「キノクエスト」を運営。
著書「あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術」や、雑誌「日経ソフトウエア」や「シェルスクリプトマガジン」への寄稿など実績多数。
RAGとは
RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略です。
外部の情報を検索して取り入れ、それによってAIの生成能力を拡張する仕組みです。
なぜRAGが必要なのか
生成AIには「最新の情報に追いつけない場合がある」「特定の分野や企業固有の内容には答えられない」という弱点があります。
さらに、最新情報に対応したLLMを開発するにはGPT-4で100億円以上のコストがかかります。
RAGはこれらの課題を解決するために考えられました。
RAGの仕組み
RAGは4つのステップで動作します。
まずユーザーが質問を入力します。
次にアプリがデータベースやファイルから関連データを検索します。
そしてユーザーの質問と抽出された情報をセットにして生成AIに渡します。
生成AIが情報を活用して正確な回答を作り、ユーザーに返します。
回答には使用した情報の根拠が明記されるため、信頼性が高まります。
RAGを使う3つのメリット
コストを抑えて追加情報を反映できる
LLMをいちから開発することなく、最新情報や企業独自の情報を取り込めます。
生成結果の精度を高めながらコストを抑えることができます。
知識を手軽に更新できる
外部データベースを更新するだけで、モデルを作り直さなくても新しい情報を反映できます。
生成AIの嘘を減らせる
LLMが誤った回答を作ってしまう「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを下げられます。
検索で得た信頼性の高い情報に基づいて回答を生成するため、正確性が向上します。
まとめ
RAGは外部の情報を取り込んで生成AIの能力を拡張する技術です。
コストを抑えて最新情報を反映でき、知識を手軽に更新でき、生成AIの誤答を減らせます。
多くの企業で導入が進んでおり、今後ますます重要性が高まる技術です。
