【ITニュース解説】RAG Simplified: The Secret Sauce Behind Smarter AI

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIに記憶力と創造性の両方を与える技術だ。従来のAIは学習済みのデータに基づいて応答するが、RAGは外部の知識ベースから情報を検索し、それに基づいて回答を生成する。

RAGが必要な理由は、従来のAIの限界を克服するためだ。例えば、企業内のデータに関する質問に対して、学習データに含まれていない情報は答えられない。RAGは、AIを企業のデータに接続することで、この問題を解決する。

RAGの仕組みは、クエリ（質問）、検索、生成の3つのステップで構成される。まず、ユーザーが質問をする（クエリ）。次に、AIが知識ベース（ベクターデータベースなど）を検索し、関連する情報を取得する（検索）。最後に、取得した情報と言語モデルの能力を組み合わせて、適切な回答を生成する（生成）。

例えば、ECサイトで顧客が「注文番号12345の配送状況は？」と質問した場合、通常のAIは一般的な回答をするかもしれない。しかし、RAGを活用したAIは、データベースを検索して追跡情報を取得し、「注文番号12345は配達中で、明日到着予定です」と具体的に答えることができる。

RAGは様々な分野で活用されている。顧客サポートでは、FAQ、ポリシー、マニュアルなどで学習させることで、AIがより的確な回答を提供できる。医療分野では、医師が研究論文を検索し、AIが要約を提供することで、効率的な情報収集が可能になる。法務分野では、弁護士が大量の訴訟記録をAIに読ませることで、必要な情報を迅速に見つけ出すことができる。企業内では、従業員が手動でドキュメントを探す代わりに、AIに質問することで必要な情報にアクセスできる。

RAGを構成する技術要素は、LLM（Language Model）、ベクターデータベース、埋め込みモデル、フレームワークなどがある。LLMはGPT、LLaMA、Mistralなどが利用される。ベクターデータベースはPinecone、Weaviate、Milvus、FAISSなどがある。埋め込みモデルはOpenAI embeddings、SentenceTransformersなどが利用される。フレームワークはLangChain、LlamaIndexなどが利用される。

RAGは、AIの信頼性と最新性を向上させ、ハルシネーション（AIが事実に基づかない情報を生成すること）を減らす。また、AIを企業のデータに直接接続することで、より実用的なアプリケーションを開発できる。そのため、多くの企業がRAGを活用したアプリケーションの開発に取り組んでいる。