RAGとは？LLMの課題解決に導く生成AIの技術を解説
- 2024年4月12日
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更新日：2月5日
生成AIに興味はあるものの、回答に対する信頼度が足りず、導入のハードルの高さを感じている人は多いのではないでしょうか。
今回紹介するRAGというのは、AIの回答精度を向上させる技術で、現在の生成AIにおいて重要な技術です。本記事では、RAGとはどのような技術なのか、そしてその技術がどのように重要かを解説していきます。
＜目次＞
RAGとは？
RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略です。RAGは大規模言語モデルと検索を組み合わせた技術で、RAGによってAIの回答精度が向上します。大規模言語モデルはLLMと呼ばれるもので、Large Language Modelsの略です。LLMは大量のデータを学習し、人間が行った入力に対して自然な回答を行うように学習を繰り返す言語モデルです。
大規模言語モデルに検索機能を組み合わせるため、「検索拡張生成」や、「取得拡張生成」などと訳されます。
RAGが必要とされる背景
RAGが必要とされる背景にはハルシネーションがあります。ハルシネーションを減らすことができれば、生成AIの実用性はより高まります。
大規模言語モデル（LLM）の課題
大規模言語モデルは、主に以下3つの課題があります。
情報が古い可能性がある
言語ごとの精度のばらつき
出力された内容の正確性（ハルシネーション）
大規模言語モデルは、最新情報には対応できていません。学習済みのデータから人間が会話しているような回答を生成する技術のため、日々移り変わる内容は把握していません。
また、言語により回答精度のばらつきがあります。英語は比較的に精度が高いと言われていますが、他の言語では精度が下がるとされている点に注意が必要です。インターネット上にある言語のボリュームによって左右されているため、言語ごとのばらつきが生じています。
3つ目は出力された内容の正確性です。ハルシネーションとは、幻覚を意味する言葉です。AIが事実ではないことをあたかも事実かのように出力してしまうことです。
では、ハルシネーションについて詳しく解説していきます。
ハルシネーションとは
ハルシネーションとは、AIが事実ではないことをあたかも本当の話かのように出力してしまうことで、幻覚という意味になります。ハルシネーションにより出力されてしまった内容はその裏付けとなる情報までは提示されないため、ユーザーが回答内容の正誤判断は難しものとなります。無料で始めることができるサービスの「ChatGPT」でも、ハルシネーションは起こっています。
ハルシネーションが発生する大きな要因として、情報の不足があります。
生成AIの裏側には膨大なデータベースがありますが、常に最新の情報を蓄積しているわけではありません。定期的に大規模なアップデートがあるものの、毎日データベースをアップデートすることは不可能でしょう。
そこで、特にインターネット上の情報を検索できるとデータベースの情報がアップデートされていなくても情報の精度が高まり、ハルシネーションは減ります。
RAGの仕組み
RAGは生成AIの技術と検索技術を組み合わせた技術です。生成AIはもともと蓄積されたデータを元に回答する技術ですが、検索技術を組み合わせることでより多くの新しい情報から回答することが可能です。では、RAGの内部機能はどのようになっているのか、メインの処理を段階ごとに解説します。
検索段階
RAGではまず入力に対して検索を行います。検索対象は、既存のデータベースと、外部のインターネット上の情報などです。検索した情報を統合、変換し、生成しやすい状態にします。特にインターネット上には最新の情報が集まっている場合が多く、RAGの技術においてインターネットの検索は重要な技術です。
生成段階
検索が完了したらLLMなどの生成技術でテキスト回答を生成します。既存のデータベースだけでなく検索した情報を統合して生成した回答は精度が高まります。また文法的に問題がないか確認する機能も備わっているのが一般的です。
RAGのメリットとその理由
RAGでは最終的に高精度な回答を出力できます。ではなぜ入力から出力までの工程で回答の精度を高めていくことが可能なのか、メリットとその理由を解説していきます。
最新情報の取得
RAGは最新情報を取得することが最大の特長となります。従来の生成AIは、もともと蓄積されたデータとユーザーからの回答を蓄積、統合して回答の精度を高めていく仕組みです。よって生成AIと会話すればするほど学習していき、学んでいきます。
RAGによって情報を検索、収集できるようになれば、回答の精度は上がり、情報も最新化されます。最新の情報を収集できることは、特にニュースなどの情報の鮮度が重要な分野で役立ちます。
コストの抑制
従来の生成AIは既存のデータが回答の土台となるので、データベースに膨大なデータを蓄積しておく必要があります。また定期的にデータをアップデートする必要があり、そのためにはコストがかかります。
一方で、RAGでは既存のデータベースだけでなく、新たに検索から得た情報を回答に使用できます。検索機能があっても一定のデータを蓄積することは必要ですが、データベースの情報が少なく済むため、コストの抑制につながります。
検索対象の情報がアップデートされていれば生成AIのデータベースをアップデートするコストが少なく済むので、仕組み上コストの抑制につながるということです。
信頼度の高い出力結果
RAGはこれまで説明した通り、最新情報を検索して出力するので、信頼度の高い出力結果を得られます。検索機能のない生成AIの場合は、検索できない情報は回答不能となる場合もありますが、上述でも説明した通り、ハルシネーションが発生することもあります。
ハルシネーションが発生すると、データベース上にない情報を回答不能とするのではなく、あたかも本当の情報かのように嘘の情報を回答してしまいます。検索機能があってもハルシネーションが発生するリスクはありますが、検索結果から最新情報をアウトプットするので回答の信頼度は比較的高まるということになります。
まとめ
RAGがAIの回答精度が向上する技術ということを解説していきましたが、いかがでしたでしょうか。従来の生成AIは蓄積されたデータベース上の情報にユーザーの回答を統合し、回答精度を高めていく仕組みでした。
ここにRAGの技術が加わることで、最新情報を検索して回答することが可能になります。最新情報を検索して回答することで情報がアップデートされるだけでなく、ハルシネーションの軽減などにも役立ちます。
従来の生成AIはハルシネーションが大きな欠点になっていて、嘘の情報をあたかも真実かのように回答してしまっていました。
RAGの技術があってもハルシネーションを完全に回避することはできませんが、まず検索できるので生成AIが情報不足の状態になりにくく、回答の精度もアップするというメリットがあります。生成AI対する懸念も、少しだけ払拭されるのではないでしょうか。 現在、生成AIの研究は続々と進んでおり、新しい技術が進歩しています。テックファームでは、先端技術のトレンドや役立つ情報を発信していきます。
