AIの回答力をブースト！「RAG」技術の最新トレンドと応用事例
大規模言語モデル（LLM）は膨大な知識を持っていますが、その知識は学習データに基づいているため、最新情報に追いつけなかったり、特定の専門分野の深い知識が不足していたり、時には事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成したりすることがあります。この問題を解決する強力なアプローチが「RAG」です。
RAGの仕組み（詳細版）:
- ユーザーからの質問 (Query): ユーザーがLLMに質問を投げかけます。
- 検索 (Retrieval): 質問に関連する情報を、外部の知識ソース（例: 最新のニュース記事、社内文書データベース、製品マニュアル、ベクトル化されたデータ）から検索します。ここでの検索精度がRAG全体の性能を左右します。
- 技術: 従来型のキーワード検索に加え、質問文や文書の意味的な類似度を計算する「ベクトル検索」が主流になっています。文書をベクトル化して保存する「ベクトルデータベース」（例: Pinecone, Chroma, Weaviate）の活用が鍵となります。
- 拡張 (Augmentation): 検索で見つかった関連性の高い情報を、元の質問文に付け加えます。これにより、LLMが回答を生成するための「文脈（コンテキスト）」が豊かになります。
- 生成 (Generation): 拡張されたプロンプト（元の質問＋検索結果）をLLMに入力し、LLMはその情報を踏まえて回答を生成します。
図解的イメージ（データフロー）: ユーザー質問 → [検索モジュール (Retriever)] → (ベクトルデータベース/知識ソース) → 関連文書抽出 → [プロンプト拡張モジュール (Augmenter)] → (元の質問 + 関連文書) → [LLM (Generator)] → 最終回答 → ユーザー
最新トレンドと応用事例:
- 検索精度の向上: より文脈に合った文書を的確に見つけるための検索アルゴリズム（Hybrid Search: キーワード検索とベクトル検索の組み合わせなど）や、文書をより小さな単位（チャンク）に分割して検索対象とする工夫が進んでいます。
- 対話型RAG: 一度きりの質問応答だけでなく、対話の流れ全体でRAGを活用し、文脈を踏まえた知識補強を行う研究が進んでいます。
- 企業内ナレッジ活用: 社内文書、過去の問い合わせ履歴、技術ドキュメントなどを知識ソースとしたRAGシステムを構築し、従業員の情報検索や顧客サポートの効率化に活用する事例が増えています。機密性の高い情報でもセキュアに扱えるような工夫も重要です。
- マルチモーダルRAG: テキストだけでなく、画像や音声データも検索対象とし、それらを根拠情報としてマルチモーダルな回答を生成する研究も始まっています。
RAGは、LLMの信頼性と実用性を高めるための基盤技術として、ますますその重要性を増しています