RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術は、AIが外部知識を参照することで応答精度を高める画期的な手法として、急速に普及しています。しかし、RAG技術も万能ではありません。実用化が進むにつれて、いくつかの課題も現象化 しており、その克服と更なる進化が求められています。RAG技術の現状の課題と、未来の展望について見ていきましょう。
RAG技術の課題の一つが、「幻覚（hallucination）」問題です。幻覚とは、AIが事実に基づかない内容を、もっともらしく生成してしまう現象のこと。RAG技術は外部知識を参照するとはいえ、参照元の情報が不正確であったり、AIが情報を誤って解釈したりする可能性があり、幻覚を完全に排除することは 今のところ困難です。幻覚問題は、RAG技術の信頼性を損なう要因となり、特に、ビジネス利用においては深刻な問題となりえます。
もう一つの課題は、「情報鮮度」の問題です。RAG技術が参照する知識ベースは、常に最新の情報に 更新されているとは限りません。特に、動的にに変化する現代世界においては、知識ベースの情報がすぐに陳腐化してしまう可能性があります。RAG技術を現在の情報に基づいて応答させるためには、知識ベースの継続的な更新と、リアルタイムな情報収集メカニズムの展開が不可欠です。
RAG技術の課題克服に向け、研究コミュニティでは、様々な取り組みが積極的に行われています。幻覚問題に対しては、AIが応答を生成する際に、根拠となる参照元情報を明示したり、複数の情報源を クロスチェックしたりする手法が研究されています。情報鮮度の問題に対しては、ウェブ検索エンジンと連携したり、メカニズムの定期的な更新を導入したりするなどの対策が検討されています。
RAG技術の未来は、非常に有望です。課題を克服し、更なる進化を遂げることで、RAG技術は、AI活用の地域に広げ、私たちの社会そして人生を大きく変える潜在性を秘めています。次世代RAG技術として注目されるのは、より高度な情報検索と推論メカニズム 、マルチモーダル情報への対応、 ユーザーインターフェースの改善などです。これらの技術革新により、RAG技術は、 さらにスマート で、 さらに使いやすいAIへと進化していくでしょう。RAG技術の未来から、今後も目が離せません。
情報リンク:
- Towards Data Science – Hallucination in Retrieval-Augmented Generation (RAG): https://towardsdatascience.com/hallucination-in-retrieval-augmented-generation-rag-9ab40336a23c
- AI powered search – What Is Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Why Is It Important?: https://www.marktechpost.com/2023/06/04/what-is-retrieval-augmented-generation-rag-and-why-is-it-important/
- Medium – RAG — Retrieval Augmented Generation: From Theory to LangChain Implementation: https://medium.com/@avra42/rag-retrieval-augmented-generation-from-theory-to-langchain-implementation-7f835fce95ca