【ITニュース解説】# Building an AI Agent with RAG: A Simple Guide to Vector Databases and Embeddings

現代のAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）は驚くほど人間らしい文章を生成できるようになった。しかし、これらのAIには一つの大きな課題があった。それは、時に事実とは異なる情報をあたかも真実のように語ってしまう「幻覚（hallucination）」と呼ばれる現象である。例えば、存在しない企業名や間違った情報を自信満々に答えることがあり、これがAIの信頼性を損ねる原因となっていた。

この課題を解決し、AIの回答の正確性を飛躍的に向上させる技術がRAG（Retrieval-Augmented Generation）、日本語では「検索拡張生成」と訳される手法だ。RAGは、AIが回答を生成する前に、関連性の高い情報を外部の知識ベースから「検索（Retrieval）」し、その情報を参考に回答を「生成（Generation）」することで、事実に基づいた正確な情報を提供できるようにする。これにより、AIは自身の学習データだけでは知り得ない、最新かつ特定の文書内の情報に基づいて応答することが可能になる。

RAGを理解するには、三つの主要な要素を把握する必要がある。一つ目は「Embeddings（埋め込み）」だ。これは、単語や文章といったテキスト情報を、その意味合いを保ったまま数値の並び（ベクトル）に変換する技術を指す。例えば、「車」と「自動車」は異なる単語だが意味は似ており、Embeddingsを使うとこれらを非常に似た数値の並びに変換できる。数値なのでコンピューターはこれを効率的に処理できる。これは、テキストがどのような意味を持つかを、たくさんの数字で表現していると考えても良い。

二つ目の要素は「Vector Database（ベクトルデータベース）」である。これは、先に説明したEmbeddings、つまり数値化されたテキスト情報を大量に保存し、効率的に検索するための専用データベースだ。従来のデータベースがキーワードの一致に基づいて情報を探すのに対し、ベクトルデータベースは「意味の類似性」に基づいて情報を検索する。ユーザーからの質問も同様に数値に変換し、データベースに保存された数多くの数値の並びの中から、最も意味が近いものを瞬時に見つけ出すことができる。これにより、「返金ポリシー」という言葉で検索しても、「返品規定」や「払い戻し条件」といった類義語が使われた文書も漏れなく探し出せるようになる。

三つ目の要素は「Language Model（言語モデル、LLM）」である。これは、ChatGPTのような、人間が話す言葉を理解し、自然な文章を生成するAIそのもののことだ。RAGのシステムでは、ベクトルデータベースによって探し出された関連情報（コンテキスト）を受け取り、その情報を基にしてユーザーの質問に対する最終的な回答を作成する役割を担う。つまり、LLMはただ漠然と回答するのではなく、与えられた具体的な資料（コンテキスト）を参照しながら、より正確で信頼性の高い答えを生成する。

では、RAGが具体的にどのように機能するのか、その一連の流れを見てみよう。ユーザーが「このライブラリのインストール方法を教えてください」と質問したとしよう。まず、この質問文がEmbeddings技術によって数値の並び（クエリ埋め込み）に変換される。次に、この数値の並びがベクトルデータベースに送られ、データベースに保存されている膨大な文書の数値の並びの中から、質問の意図に最も近い（意味的に類似性の高い）文書の断片が複数選び出される。例えば、ライブラリのインストール手順が書かれた部分などだ。最後に、選び出された文書の断片とユーザーの元の質問が、大規模言語モデルに渡される。言語モデルはこれらの情報を総合し、「このライブラリをインストールするには、『npm install package-name』というコマンドをターミナルで実行してください」といった具体的な回答を生成するのである。

RAGがなぜ強力なのか、その理由はいくつかある。一つは「正確な回答」が得られることだ。AIが自己の学習データにない情報を補完できるため、ユーザーが提供した文書内の情報のみを利用し、AIの「幻覚」を防ぎ、全ての回答が根拠のある情報に基づいていることを保証できる。これにより、ユーザーは回答の信頼性を高められる。二つ目は「文脈を理解する能力」だ。単なるキーワード検索ではなく、質問の意味を深く理解するため、言葉の選び方が異なっていても関連性の高い情報を見つけ出すことができる。これにより、より自然で柔軟な対話が可能になる。三つ目は「高い拡張性」を持つことだ。RAGはPDFやCSV、ウェブページなど、様々な形式の文書に対応でき、新しいデータソースの追加も容易であるため、大量の情報を効率的に扱える。企業内のFAQシステムや技術文書の検索など、多岐にわたる用途でその真価を発揮する。

具体的な例として、ある製品の「返金ポリシー」についてユーザーが質問する場合を考えてみよう。まず、システムはあらかじめ「サービス規約.pdf」のような文書を小さな意味のある塊（チャンク）に分割し、それぞれのチャンクをEmbeddingsによって数値の並びに変換してベクトルデータベースに保存しておく。例えば、「30日以内の返品規定」や「返金処理にかかる日数」などの情報が個別のチャンクとして数値化され、データベースに登録される。ユーザーが「この製品の返金ポリシーは何ですか？」と質問すると、この質問もリアルタイムで数値の並びに変換される。そして、ベクトルデータベースは、この質問の数値の並びと意味が最も近いチャンク（例えば、「30日以内の返品」や「返金処理は5-7営業日」といった内容のチャンク）を複数探し出してくる。最終的に、これらの関連性の高いチャンクとユーザーの質問が大規模言語モデルに渡され、言語モデルはそれらの情報を用いて、「当社のサービス規約に基づき、未使用かつ元の梱包状態であれば、ご購入から30日以内に全額返金をリクエストできます。返金は5-7営業日以内に処理され、元の支払い方法にクレジットされます。デジタル製品の場合、コンテンツをダウンロードしていない場合にのみ返金が可能です。」といった、具体的で正確な回答を生成する。さらに、回答の根拠となった情報源（例：「サービス規約.pdf、第4.2項」）を示すことで、ユーザーは回答の信頼性を確認できる。

このようなRAGの仕組みは、従来のキーワード検索とは根本的に異なる。「返金ポリシー」というキーワードで検索するだけでは、「払い戻し規定」といった別の表現の情報を逃してしまう可能性があるが、RAGは意味で検索するため、言葉の表面的な違いに左右されずに、必要な情報を漏れなく見つけ出すことができる。

RAGの活用を始めるにあたっては、いくつかのツールを選ぶことからスタートする。Embeddingsの生成にはOpenAIの「text-embedding-ada-002」のようなモデル、ベクトルデータベースにはPineconeやWeaviate、Qdrantといった専門サービス、そして回答生成のための言語モデルにはOpenAIのGPT-3.5やGPT-4などが一般的に利用される。文書の準備としては、まず手持ちの文書を意味のある小さな塊に分割し、それぞれをEmbeddingsで数値化してベクトルデータベースに保存する。質問の際には、同様に質問を数値化し、ベクトルデータベースで関連情報を検索し、最後に言語モデルで回答を生成するという流れになる。

RAGは、AIが外部の知識を参照することで、より正確で信頼性の高い回答を生成するための非常に強力なアプローチだ。テキストを数値に変換するEmbeddings、意味で検索するベクトルデータベース、そして自然な回答を生成する言語モデルの組み合わせによって成り立っている。AIの「幻覚」を防ぎ、根拠に基づいた情報提供が可能になる点は、特にビジネスや情報検索の分野で大きな価値をもたらす。PDFやCSV、ウェブページなど多様な情報源に対応し、リアルタイムでの情報更新にも対応できるため、RAGの応用範囲は今後さらに広がっていくことが予想される。まずは簡単な文書からRAGの基本的なフローを構築し、徐々に高度な機能を追加していくことで、誰でもこの新しい技術を活用できるだろう。