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RAGという技術を理解することは、今やAIを活用する上で避けては通れない道となっています。この記事では、なぜRAGが必要なのか、どのように動作するのか、そして実際にどう使えばよいのかを、順を追って説明していきます。
なぜRAGが必要なのか
大規模言語モデル（LLM）は素晴らしい文章を生成できますが、大きな問題を抱えています。それは「知らないことを知ったかぶりで答えてしまう」ことと、「学習時点以降の新しい情報を知らない」ことです。
例えば、あなたの会社の就業規則について聞かれたLLMは、一般的な会社の規則を基に、もっともらしい嘘を答えてしまうかもしれません。また、最新のニュースや更新された社内ルールについては、そもそも知識がありません。
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、この問題を解決するために生まれました。簡単に言えば、LLMに「開かれた教科書」を持たせる仕組みです。質問されたら、まず関連する資料を探し、それを読んでから答えるという、人間が普通に行っている方法をAIにも実現させる技術です。
RAGの仕組み：4つのステップ
RAGは以下の4つのステップで動作します：
1. 質問を受け取る（Query） ユーザーから「有給休暇は何日もらえますか？」といった質問が入力されます。
2. 関連情報を探す（Retrieve） システムは質問の意味を理解し、社内規定集などの知識源から関連する文書を検索します。この時、単純なキーワード検索ではなく、意味の近さで検索する「ベクトル検索」という技術を使います。
3. 情報を整理する（Augment） 見つかった関連文書を、元の質問と組み合わせて、LLMへの指示文を作成します。「以下の社内規定を参考にして、有給休暇について答えてください」といった形です。
4. 回答を生成する（Generate） LLMは与えられた参考資料を基に、正確な回答を生成します。重要なのは、回答の根拠となった資料も一緒に示すことです。
他の手法との違い
AIをカスタマイズする方法には、RAG以外にもファインチューニングやプロンプトエンジニアリングがあります。それぞれの違いを理解することが重要です。
プロンプトエンジニアリングは、AIへの質問の仕方を工夫する技術です。RAGはこれを発展させ、質問だけでなく参考資料も自動的に追加する仕組みと言えます。
ファインチューニングは、AIに特定の文体や専門用語を教え込む技術です。例えば「医療用語を正しく使う」「会社のトーンで話す」といった振る舞いを学習させます。一方、RAGは最新の事実や具体的な情報を提供することに特化しています。
実際の運用では、ファインチューニングで専門的な振る舞いを身につけたAIに、RAGで最新情報を与えるという組み合わせが最も効果的です。
システムの構成要素
RAGシステムは大きく2つの処理に分かれます。
準備段階（オフライン処理）
まず、知識となる文書を準備します。PDF、Word、社内Wiki、Slackの会話履歴など、あらゆるテキストデータが対象です。これらを以下の手順で処理します：
- クリーニング：不要な装飾やタグを削除し、純粋なテキストにします
- 分割：長い文書を意味のある単位（段落や節）に分けます
- メタデータ付与：各テキストに「作成日」「部署」「機密レベル」などの情報を追加します
- ベクトル化：テキストの意味を数値の列（ベクトル）に変換します
- インデックス作成：高速検索のためのデータベースに格納します
実行段階（オンライン処理）
ユーザーからの質問に対して、以下の処理を行います：
- 検索：質問文もベクトル化し、意味的に近い文書を探します
- 再ランキング：見つかった文書の関連度を再評価し、最も適切なものを選びます
- プロンプト構成：選ばれた文書と質問を組み合わせて、LLMへの指示を作ります
- 生成：LLMが参考資料に基づいて回答を作成します
実装の基本
RAGの基本的な仕組みは意外とシンプルです。Pythonで最小限の実装をすると、わずか数十行のコードで動作します。重要なのは以下の点です：
- 意味単位での分割：文書は段落や見出しなど、意味が通じる単位で分割する
- メタデータの活用：各文書片には必ず出典情報を付ける
- 出典の明示：回答時には必ず参照した資料を示す
運用で考慮すべきこと
データの鮮度管理
知識は常に更新されます。新しい社内規定が発行されたり、製品仕様が変更されたりしたときに、自動的にシステムに反映される仕組みが必要です。毎晩の定期更新や、ファイル更新をトリガーとした自動取り込みなどを設計します。
品質の評価
RAGシステムの品質は2つの観点から評価します：
- 検索精度：正しい文書を見つけられているか
- 回答品質：見つけた文書に基づいて適切に回答できているか
これらの評価には、GPT-4のような高性能AIを「審査員」として使う方法も有効です。
セキュリティ対策
企業で使う場合、以下のセキュリティ対策が不可欠です：
- アクセス制御：ユーザーの権限に応じて参照できる文書を制限
- 監査ログ：誰がいつ何を聞いたかを記録
- 個人情報保護：機密情報の自動マスキング
パフォーマンスとコスト
応答速度とコストのバランスも重要です：
- キャッシュの活用：よくある質問の回答を保存
- トークン数の最適化：LLMに渡す情報量を適切に調整
RAGが適している場面・適さない場面
適している場面
- 頻繁に更新される情報を扱う場合（社内規定、マニュアル、FAQ）
- 回答の根拠を明確にする必要がある場合（法務、医療、金融）
- 膨大な専門知識を活用する場合（論文、技術文書、判例）
他の手法が適している場面
- AIの話し方や性格を調整したい場合→ファインチューニング
- 実際に何かを実行させたい場合→ツール実行やAPI連携
よくある失敗パターン
- 準備不足での導入：整理されていない文書をそのまま投入しても、良い結果は得られません
- 出典を示さない運用：根拠のない回答は信頼性を損ないます
- 情報の詰め込みすぎ：関連性の低い情報まで含めると、かえって精度が落ちます
まとめ
RAGは、LLMの弱点を補い、信頼できるAIアシスタントを実現する技術です。外部の知識を動的に参照することで、最新かつ正確な情報に基づいた回答が可能になります。
実装自体はシンプルに始められますが、適切な運用設計により、企業レベルの堅牢なシステムへと成長させることができます。AIをビジネスで本格的に活用したいなら、RAGの理解と導入は必須と言えるでしょう。
重要なのは、RAGは万能ではないということです。その特性を理解し、適切な場面で、適切な方法で使うことが成功への鍵となります。
