Retrieval Augmented Generation（RAG, 検索拡張生成）は、大規模言語モデル（LLM）が本来持っている知識を外部データベースからのリアルタイムの情報検索と組み合わせることで、大規模言語モデル（LLM）を強化するAI技術である。

このアプローチにより、生成AIモデルは、その出力を最新の検証可能なデータに紐づけることで、より正確で最新の、文脈に関連した応答を生成することができる。

AIがビジネスの意思決定からパーソナルアシスタントまで、私たちの生活のさまざまな側面に統合され続けるにつれて、最新で正確な情報の必要性はますます重要になっている。 RAG は、言語モデルの膨大な知識とリアルタイムの事実情報とのギャップを埋めることで、このニーズに応えている。

RAGは、AIの応答を外部データソースに紐づけることで、古い情報やハルシネーションといった従来の言語モデルの主要な限界に対処している。 RAGを非常に効率的なリサーチアシスタントとして想像してみてほしい。 質問を受けると、（従来のAIモデルのように）メモリーだけに頼るのではなく、最新情報の膨大なライブラリーから能動的に検索し、可能な限り正確で適切な回答を提供する。 このアプローチにより、AIシステムは急速に変化する情報を常に把握し、より文脈に即した適切な対応を提供することができる。

潜在的な投資家との重要な会合を控えた多忙な経営者を想像してほしい。 時間に追われている彼らは、AIアシスタントに自分たちの業界についてギリギリの情報を集めさせようとする。 彼らは "昨年の再生可能エネルギー部門の成長率は？"と尋ねる。 再生可能エネルギー部門は昨年15.7％という力強い成長率を記録し、伝統的なエネルギー源を大きく上回りました」とAIは自信たっぷりに答えている。 この具体的な数字に感銘を受けた幹部は、プレゼンテーションにこの数字を盛り込んだ。 しかし、会議中に投資家候補はこの数字に疑問を呈し、彼らの情報源によれば成長率は8.3%に過ぎないと述べた。

このシナリオは、伝統的なLLMに共通する問題、すなわちハルシネーションを示している。 LLMは、特に特定の、最近の、あるいは急速に変化しているデータを扱う場合、もっともらしく聞こえるが間違った情報を生成することがある。

ここでRAGが重要になる。 もしAIアシスタントがRAGを使っていたら：

• 再生可能エネルギーの成長率に関する最新かつ正確な情報を得るために、継続的に更新されるデータベースを検索していたはずだ。
• 正確な数字が入手できない場合は、複数の信頼できる情報源に基づいた範囲を示すか、最新のデータがないことを明示したのかもしれない。
• その回答には、情報の出所と最終更新日が含まれていたかもしれない。

この例は、RAGが非常に重要である理由を強調している：

1. 誤報を防ぐ： 検索可能な事実に基づいて返答することで、RAGはAIの幻覚のリスクを大幅に低減する。
2. 信頼の維持： ユーザーは、ビジネス上の意思決定に不可欠な最新かつ正確な情報について、RAGで強化されたAIを信頼することができる。
3. 透明性を提供する：RAGはAIが情報源を引用することを可能にし、ユーザーが独自に情報を検証することを可能にする。

AIが日常業務や意思決定プロセスに組み込まれるにつれ、正確で最新かつ検証可能な情報を提供する能力は、役に立つだけでなく不可欠なものとなる。 RAGはこの目標を達成するための重要な技術であり、LLMの膨大な知識と、信頼できるリアルタイムの情報の必要性とのギャップを埋めるものである。

RAGシステムは、強化されたAI能力を提供するために、いくつかの重要な要素が連携して動作することに依存している：

GPT-3、GPT-4、BERTのような大規模な言語モデルは、RAGシステムの中核をなす。 これらの洗練されたAIモデルは、膨大な量のテキストデータに基づいて訓練されており、人間のような反応を理解し、生成することができる。

RAGのフレームワークでは、以下のような役割を担っている：

1. ユーザークエリの理解
2. 検索されたデータから情報を合成する
3. 首尾一貫した、文脈に適した応答を生成する

外部の知識ベースには、構造化された情報と構造化されていない情報が格納されており、素早くアクセスして取り出すことができる。 このようなデータベースは、言語モデルの学習データには存在しないような最新かつ具体的な情報を提供するために極めて重要である。

主な内容は以下の通り：

1. 大量のデータを効率的に保存
2. 高速クエリ処理および検索システム
3. 様々なデータタイプをサポート（テキスト、画像、メタデータ）

情報検索システムは、これらのデータベースから関連データを特定し、抽出する上で重要な役割を果たしている。 一般的な検索方法には次のようなものがある：

1. キーワード検索
2. ベクトル検索
3. セマンティック検索
4. 関連文書をランク付けする BM25アルゴリズム

データを "ベクトル化 "することは、現代のRAGシステムの基礎となっている。 テキストデータを数値ベクトルに変換し、 ベクトル検索と効率的な類似性比較を可能にする。 主な特徴は以下の通り：

1. 事前学習済みモデルによる埋め込み生成
2. コンパクトな表現のための 次元削減技術
3. ベクトルを比較するための コサイン類似度のような類似性尺度

ベクトルデータベースは、これらのベクトル表現を効率的に保存し、照会するために設計された特殊なシステムである。 以下を提供する：

1. 高速最近傍検索機能
2. 大規模データセットに対応するスケーラビリティ
3. 複雑なクエリー操作のサポート

近似最近傍探索（ANN）アルゴリズムのような索引付け技術は、RAGシステムの検索速度と効率をさらに向上させることができる。

RAGプロセスは、データを検索し、正確で文脈に関連した回答を生成するために、いくつかの高度なステップを踏む：

クエリーやプロンプトが与えられると、システムは外部の知識ベースを検索して関連情報を見つける。 この知識ベースは、文書コレクション、データベース、またはその他の構造化されたデータソースとすることができる。

RAGは、最も適切な情報を特定するために高度な検索アルゴリズムを使用する。 これらのアルゴリズムは、意味検索や密なベクトル検索のような技術を採用することがある。 目標は、言語モデルの応答を向上させることができる、文脈に関連したデータを見つけることである。

機能的なRAGアーキテクチャは、エンコーダー・コンポーネント 、リトリーバー・コンポーネント、ジェネレーター・コンポーネントを組み合わせたものである。 両者の連携は以下のとおり：

1. エンコーダー： 入力クエリーをベクトル表現に変換する
2. レトリーバー： エンコードされたクエリを使って知識ベースを検索する
3. ジェネレーター：取得した情報を使って最終的なレスポンスを作成する

学習中、RAGモデルは内部知識（事前学習）からの情報と外部からの検索データのバランスを学習する。 このプロセスにより、正確で文脈に即した回答を生成するモデルの能力が向上する。

最初の検索後、RAGシステムは多くの場合、検索された情報の関連性をさらに絞り込むために再ランク付けを行う。 このステップは、最終的な生成プロセスのために、最も価値のあるデータに優先順位をつけるのに役立つ。 再ランキングは利用できる：

1. 関連性スコア
2. 意味的類似性の尺度
3. 状況に応じたヒューリスティック

注意メカニズムは、検索された情報のどの部分が反応を生み出すために最も重要かを決定することによって、RAGにおいて重要な役割を果たしている。 これらのシステムは、モデルがその出力を作成する際に、検索されたデータの特定の部分に焦点を当てることを可能にする。

RAGでの注意はモデルを助ける：

1. 検索されたさまざまな文章の重要性を量る
2. 外部の知識を社内の理解に統合する
3. より首尾一貫した、文脈に適した回答を生み出す

これらのステップを組み合わせることで、RAGシステムは、事実に基づいて正しく、かつ文脈に関連した、より質の高い出力を生成することができる。

RAGは様々な領域でAIシステムを強化し、情報処理や生成タスクの精度と関連性を向上させる：

RAGは、より正確で文脈に関連した応答を提供することで、チャットボットと対話型AIを大幅に改善します。 これらのシステムは、学習した知識を補うために外部の知識ベースにアクセスすることができ、より幅広いユーザーからの問い合わせを効果的に処理することができる。

RAGを搭載したチャットボットなら可能だ：

1. 最新情報の提供
2. 詳細な説明を提供する
3. 会話全体の一貫性を保つ

この技術は、チャットボットが特定の製品詳細やトラブルシューティングの手順を素早く検索できる顧客サービスにおいて特に価値がある。 また、バーチャルアシスタントの対話がより自然で有益なものになり、ユーザーにとってより有益で魅力的なものになる。

Anthropic、Google、OpenAIなどの主要なAIプロバイダーは、RAGチャットボットを作成するためのテンプレートを開発している。 これらのテンプレートにより、開発者は高度な検索エンジン機能と生成モデルを組み合わせたチャットボットを構築することができ、大規模なカスタムモデルのトレーニングを必要とせずに、複雑なクエリを処理し、インテリジェントな応答を提供できるアプリケーションの開発が容易になります。

生成的AIの力を情報検索と組み合わせることで、検索エンジンはより正確で文脈に関連した結果を提供することができる。 主な利点は以下の通り：

1. ユーザーの意図の理解向上
2. 検索結果のランキング強化
3. 検索スニペット用の簡潔な要約の生成

RAGは、検索エンジンがキーワードのマッチングを超え、クエリの背後にある意味的な意味を解釈することを可能にする。 これにより、検索キーワードが求めているコンテンツと完全に一致しない場合でも、ユーザーは関連情報を見つけることができ、より直感的な検索体験が可能になる。

RAGは、複雑な質問であっても、通常は人間が回答するような質問に回答する内部ツールを構築するために使用することができる。 質問応答におけるRAGの利点は以下の通りである：

1. 最新情報へのアクセス
2. 出典を引用する能力
3. 複雑な複数パートの質問に対応する

RAGを搭載したシステムは、医療診断、サポート、法的調査、教育プラットフォームなどの分野で、最も印象的に質問に答えている。 膨大なデータベースから関連する事実を素早く検索し、ユーザーの特定の質問に合わせた首尾一貫した有益な回答を生成することができる。

RAGを搭載した要約ツールは、ジャーナリズム、学術研究、ビジネスインテリジェンスのような分野で特に有用である。

GPT-4のような多くのLLMはテキスト全体を要約することができるが、RAGの機能を持たないツールは、より大きな知識ベースや深いドメイン固有のデータを持つ分野の中でそのテキストを文脈化するのに苦労する。

がん治療における新しい医学的ブレークスルーに関するニュース速報に取り組むジャーナリストを想像してほしい。

彼らは、50ページに及ぶ濃密な研究論文を素早く要約し、それをより広い腫瘍学の分野の中で文脈化する必要がある。 RAGを搭載した要約ツールがどのように役立つかを紹介しよう：

1. 記者は研究論文をRAG機能付き要約ツールに入力する
2. このツールは論文を処理し、その内容に基づいてクエリまたはクエリのセットを生成する
3. ベクトル検索を使用して、システムは関連情報を見つけるためにデータベースを照会する：
   
   • 最新の医学雑誌
   • 過去のニュース記事
   • がん治療に関する専門家の意見
   • がん研究のマイルストーンの背景
   • 現在のがん治療有効率に関する統計
4. RAGシステムは、最も関連性の高い外部情報を検索し、ランク付けする
5. そして、このツールは、元の論文と検索された外部情報の両方を組み込んだ要約を作成する：
   
   • 論文のキーポイントの基本的な要約を作成
   • 本書は、これまでのがん研究のマイルストーンに関する背景情報を統合
   • 複雑な医学用語を解説し、一般の読者にもわかりやすい
   • 現在のがん治療の有効率との比較も含まれる
   • 新しい治療法の潜在的な影響に関する専門家の意見も盛り込まれている

最終的なアウトプットは、包括的で文脈に沿った報告書である：

• ブレークスルーを平易な言葉で説明
• 既存の治療法との比較
• 潜在的な影響について専門家の意見を提供
• 癌研究のより広い展望の中で発見を位置づける

このRAGで強化された要約により、たとえ腫瘍学の深い専門知識がなくても、記者は研究の重要性を素早く理解し、伝えることができる。 時間を節約し、正確さを向上させ、ニュース記事のより豊かで有益な基礎を提供する。

原著論文の内容と関連する外部ソースの両方を活用することで、RAGを搭載したツールは、従来の要約技術だけで達成できたものよりも価値が高く、洞察に満ちた要約を作成する。

RAGシステムの導入には、特に大規模なデータ検索と処理を扱う場合、多大な計算コストと財務コストがかかる。 RAGテクノロジーを導入する際に起こりうるその他のハードルをいくつか挙げてみよう：

RAGセーフガードを導入していても、生成AIシステムは、あいまいなクエリや検索されたデータの矛盾する情報に苦労することがある。

これを軽減するには、強固なファクトチェックの仕組みを導入し、クロス検証のために複数のデータソースを使用し、生成されたコンテンツに信頼度スコアリングを採用する。

ユーザーの信頼を築き、維持することは、RAGの採用にとって極めて重要である。 一貫性のない、あるいは不正確な回答は、システムに対する信頼を急速に損ないかねない。 主な戦略には、システムの限界をユーザーに伝えること、情報の引用や情報源を示すこと、ユーザーに回答に対するフィードバックをさせることなどがある。

RAGシステムはしばしば大規模なデータベースにアクセスするため、データのセキュリティやプライバシーに関する懸念が生じる。 システムの機能を維持しながら機密情報を保護することは、微妙なバランスが必要である。

重要な保護措置としては、データストアの厳格なアクセス制御と暗号化、トレーニングデータにおける個人情報の匿名化、定期的なセキュリティ監査と侵入テストなどがある。

RAGを実施するには、強固な技術的基盤が必要である：

RAGシステムはかなりのコンピュータ資源を必要とする。 大規模な言語モデルと検索操作を同時に処理するには、高性能プロセッサと十分なメモリが不可欠である。 効率的なモデル推論にはGPUアクセラレーションが不可欠であることが多い。

ソフトウェア側では、特化したフレームワークがRAGの実装を容易にする。 人気なのは、 Hugging Face Transformer や LangChainなど。

APIはRAGシステムにおいて重要な役割を果たしており、様々なコンポーネントのシームレスな統合を可能にしている。 オープンソースの事前学習済み言語モデル、ドキュメントストア、ベクトルデータベースにアクセスできる。

人気のオープンソースツールは、以下の通り。データストリーミングのための Apache Kafka、ドキュメントストレージと検索のための Elasticsearch、高密度ベクトルにおける効率的な類似性検索のための FAISS（Facebook AI Similarity Search）のような一般的なオープンソースツールは、堅牢なRAGシステムを構築するためにAPIを介して統合することができる。

Retrieval Augmented Generation（RAG）は、AI技術の大きな進歩である。 ベクトル探索と生成AIを利用することで、従来の大規模言語モデルの主な問題を解決する。

このアプローチにより、様々な業界において、より正確で、文脈に関連した、最新のAI搭載アプリケーションを実現することができる。

InterSystems IRIS^®のようなプラットフォームは、統合されたベクトル機能、高性能処理、およびセキュアでエンタープライズ対応の環境内での柔軟なAI統合を提供することにより、RAGの実装を容易にする。

構造化データと非構造化データの両方を統一されたシステムで扱うことができるInterSystems IRISは、AIオーケストレーションと監査のための堅牢なツールを提供しながら、RAGに必要なアーキテクチャを簡素化する。

AIが進化するにつれて、RAGは、より信頼性が高く、効率的で、インテリジェントなシステムを構築するための基盤技術であり続けるでしょう。 高度なチャットボットやセマンティック検索エンジンから複雑なデータ分析ツールに至るまで、さまざまな分野で信じられないようなイノベーションが起ころうとしている。

RAGとInterSystems IRISのようなプラットフォームを使用することで、企業はより強力で正確なだけでなく、より信頼性が高く、実世界のニーズに適応可能なAIソリューションを構築することができる。

検索補強型生成（RAG）は、外部の知識ソースを取り入れることで、AI言語モデルを強化する。 この革新的なアプローチは、精度を向上させ、幻覚を減少させ、様々なアプリケーションでモデルの能力を拡張する。