- Retrieval Augmented Generation (RAG)は、ナレッジの検索プロセスと生成プロセスを分離し、外部の情報発見システムを活用して、応答を実際の社内ナレッジに基づいたものにします。これにより、不正確な情報やハシルネーションの発生を抑えることができます。
- RAGはコストが高く完璧ではないモデルのファインチューニングと比べて、より堅牢で信頼性の高い結果を提供します。応答が関連性が高く、最新で、参照可能であることを保証します。
- RAGは正確でコスト効率の高いソリューションを提供するため、エンタープライズ環境に最適です。堅牢なナレッジ検索システムを活用することで、新しい情報でモデルを継続的に再学習する必要がなくなります。
生成AIと大規模言語モデル(LLM)は、現代の職場において最も有益で革新的なテクノロジーとして台頭しています。これらはナレッジの発見や生産性を劇的に向上させる可能性を秘めており、競争の激しい環境で必要不可欠な存在になりつつあります。
しかし、大規模言語モデルを使ったことがある人なら、その限界にも気づいていることでしょう。LLMは驚くべき成果を出す一方で、時折誤った情報を確信を持って提示する「ハルシネーション」が問題になります。職場でLLMや生成AIを導入するユーザーが増えるにつれて、この問題は規模とともにさらに深刻化しています。
特に汎用的なソリューションでは、成功のカギとなる「ナレッジ検索」に対応するのが難しい場合が多いです。モデルは社内ナレッジの中でどの情報が特定のユーザーやクエリに適切かを自動的に理解できません。また、ファインチューニングはコストがかかる上、事実の再現性においても不完全さが残ります。
RAGを活用して不正確さと矛盾を解消
ここで、生成AIのフレームワークとしてのRetrieval Augmented Generation (RAG)が登場します。RAGはエンタープライズサーチのような外部の情報発見システムを活用し、ナレッジの検索プロセスと生成プロセスを分離します。これにより、LLMとその生成する応答が、すぐに引き出せて追跡可能で、参照できる実際の外部組織のナレッジに基づくものとなります。これにより、モデルは常に正確な情報を持ち、ユーザーは得られた回答が単なる「ハルシネーション」ではなく、信頼できるものであるという自信を持つことができます。
クエリが送信されると、RAGのプロセスは検索フェーズから始まります。検索フェーズでは、ナレッジ検索ソリューションが最も関連性の高い情報を検索して抽出し、質問に答えるための基盤を提供します。特に、社内ナレッジに関しては、関連性、最新性、権限といった要素が重要となりますが、これらを考慮して情報を包括的にインデックス化できる優れたナレッジ検索エンジンは、RAGにとって理想的なソリューションと言えます。まさに、ナレッジ管理や検索エンジンが真価を発揮する場面です。
適切な情報が抽出されると、モデルはその情報を基に応答を生成します。これこそがモデルの得意分野です。関連性が高く、新しく、参照可能なナレッジを手にしたモデルは、組織の実際の情報に基づいた的確な応答を、毎回確実に提供できるようになります。
卓越したソリューション
RAGが信頼性の高い、より堅牢な結果を提供するだけでなく、新しい情報がデータベースに追加されるたびにモデルを再学習させるのは現実的ではありません。ファインチューニングは一見理想的な解決策に思えるかもしれませんが、複雑で変化の激しい職場環境で最適な回答を提供するために必要な、エンタープライズ情報モデルへの深い理解を実現することはできません。
例えば、特定の職場に関連した微妙なニュアンスを含む質問に対応するためにモデルをファインチューニングする場合、満足のいく回答を得るには数千もの例が必要になります。それでもなお、一般的なトレーニングデータを基に完全に誤ったハルシネーション的な回答を生成する可能性は排除できません。さらに、参照可能性がなければ、ユーザーは正しい情報と誤った情報を見分けるために答えを裏付ける手段を持てなくなります。
RAGは、エンタープライズ環境でLLMを活用するための業界最高峰のソリューションです。堅牢なナレッジ検索システムとLLMを組み合わせることで、常に関連性が高く、新しく、権限を考慮した結果を提供する、最も効果的かつコスト効率の良い方法を実現します。RAGがあなたの職場でどのように活用できるのか、さらに詳しく知りたいですか？詳細については、こちらをご覧ください！
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