検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）は、人工知能（AI）が情報の検索とテキストの生成を融合させるという新しいアプローチの一つです。従来のテキスト生成モデルでは、あらかじめ学習した知識に基づいて内容を生成するのが一般的でしたが、RAGはこのプロセスをよりダイナミックで拡張性のあるものに変える可能性を秘めています。
1. 検索拡張生成 (RAG) とは
検索拡張生成（RAG）は、情報検索とテキスト生成を組み合わせた先進的な人工知能（AI）技術です。この技術では、AIモデルが知識ソースから関連情報を収集し、その情報を生成されたテキストに組み込むことが可能です。
人工知能の変化において、検索拡張生成はテキスト生成と操作方法に革新をもたらす重要な発展として浮上しています。RAGは、大規模言語モデル（LLM）などのツールを利用して、自然言語生成と情報検索の能力をシームレスに結合させ、コンテンツ作成に革新的なアプローチを提供します。
一般にRAG（検索拡張生成）として知られる技術は、自然言語処理（NLP）の分野で大きな影響を与えています。RAGの中核を成すのは、検索モデルと生成モデルを統合し、文脈的に正確でありながら情報量が豊富なテキストを生成するハイブリッドフレームワークです。この革新的なアプローチは、AI技術の進化において重要な一歩であり、文書作成や情報検索における新たな可能性を開拓しています。
2. 検索拡張生成の動作メカニズム
検索拡張生成は、リアルタイムの外部データ検索を組み込むことで、従来の言語モデルの応答を強化する手法です。 これはユーザーの入力から始まり、その後、さまざまな外部ソースから関連情報を取得するために使用されます。 このプロセスにより、言語モデルの応答のコンテキストと内容が強化されます。 ユーザーのクエリと最新の外部情報を組み合わせることで、RAG は関連性と具体性を備えているだけでなく、入手可能な最新データを反映した応答を作成します。 このアプローチにより、チャットボットから情報検索システムに至るまで、さまざまなアプリケーションにおける応答の品質と精度が大幅に向上します。
ここで、RAG がどのように動作するかの詳細な手順を詳しく見てみましょう。
2.1. 初期クエリ処理
RAG は、ユーザーの入力を包括的に分析することから始まります。 このステップには、クエリの意図、コンテキスト、および特定の情報要件を理解することが含まれます。 この初期分析の精度は、最も関連性の高い外部データを取得するための取得プロセスを導くため、非常に重要です。
2.2. 外部データの取得
クエリが正確に理解されると、RAGはさまざまな外部データソースを活用します。これらのソースには、最新のデータベース、API、または広範なドキュメントリポジトリが含まれる場合があります。この段階での目標は、言語モデルの初期トレーニングデータを超える幅広い情報にアクセスすることです。
外部データソースから情報を取得することで、RAGは言語モデルの応答において、より多様で最新の情報を提供することが可能となります。例えば、ウェブ上の最新の記事やブログ、あるいは最新のデータベースから得られる情報が含まれます。
このステップは、生成された応答において利用可能な最新の関連情報が確実に反映されるようにするために極めて重要です。言い換えれば、外部データソースからの情報取得が迅速かつ正確に行われることで、ユーザーに対してより的確で適切な応答を提供することが可能となります。
2.3. 関連性照合のためのデータのベクトル化
外部データは、ユーザークエリとともに数値ベクトル表現に変換されます。この変換は、システムが複雑な数学的計算を実行して、ユーザーのクエリに対する外部データの関連性を判断できるようにするため、プロセスの重要な部分です。
この照合プロセスでは、外部データをユーザーのクエリと同じ形式に変換し、それらの間の関連性を評価します。これには、ベクトル空間モデルや類似度計算などの技術が利用されます。このような数学的な操作によって、システムはユーザーの要求に最も適した外部データを見つけることができます。
2.4. 言語モデルプロンプトの拡張
関連する外部データが特定されたら、次のステップでは、この情報を使用して言語モデルのプロンプトを強化します。 この拡張は単にデータを追加するだけではありません。 これには、元のクエリのコンテキストとフローを維持する方法で新しい情報を統合することが含まれます。 この強化されたプロンプトにより、言語モデルは文脈に富むだけでなく、正確で最新の情報に基づいた応答を生成できるようになります。
2.5. 継続的なデータ更新
RAG システムの有効性を維持するために、外部データ ソースは定期的に更新されます。 これにより、システムの応答が長期間にわたって適切なままであることが保証されます。 データの性質やアプリケーションの要件に応じて、更新プロセスを自動化することも、定期的にバッチで実行することもできます。 RAG のこの側面は、正確で有用な応答を生成する際のデータのダイナミズムと鮮度の重要性を強調しています。
3. 検索拡張生成の主要コンポーネント
検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）のメカニズムを適切に理解するためには、このアーキテクチャを構成する2つの重要な要素、すなわち検索モデルと生成モデルについて、詳細に考察することが重要です。 RAGフレームワークが提供するとても印象的な能力―情報に富んだテキストを見つけ出し、編集し、そして創造する能力―は、この2つのモデルが生み出す結果から成り立っています。それぞれのモデルが具体的に寄与する内容と、それらが組み合わさることでRAGアーキテクチャ全体にどのようなプラスの影響をもたらすのかを、明快に解き明かしてみましょう。
3.1. 検索モデル
検索モデルは、RAGアーキテクチャ内で、知識情報の収集と提供という極めて重要な役割を果たします。このモデルの根本的な任務は、広範囲に及ぶデータコーパスの中から、テキスト生成に役立つ適切なリソースを迅速かつ正確に特定し、抽出することです。検索モデルの機能は、質問に対する適切な解答や情報を持つ「本」を豊富に揃えた図書館から選び出す、熟練した図書館員にたとえることができるでしょう。これらのモデルは、適切な予測アルゴリズムを駆使し、最適と判断されたデータにランク付けを行うことで、テキスト生成プロセスに豊かな外部知識を組み込む手段を提供します。結果として、検索モデルは、情報に富んだコンテキストを基盤とした、より洗練された言語生成のための準備を整え、既存の言語モデルが持つ可能性を一層引き出します。
検索モデルは様々な方法で実装することが可能ですが、その中でも特に主流なのがベクトル埋め込みとベクトル検索を用いる手法です。しかしながら、文書のインデクシングに際しては、BM25（ベストマッチ25）やTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency、用語頻度-逆文書頻度）といった技術を取り入れたデータベースも広く利用されており、検索の精度と効率性を高めています。
3.2. 生成モデル
検索モデルを通じて適切な情報が収集されたならば、次にそのバトンを引き継ぐのが生成モデルの出番です。生成モデルは、創作的な執筆者としての機能を果たし、検索モデルから提供された情報を、文脈に沿った、流れるような一貫性を持つテキストへと継ぎ合わせる役割を担っています。これらのモデルは、通常、大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）を基盤に設計されており、文法上正確で、内容的にも論理的で、かつ元の質問やプロンプトに応答するテキストを創り出す能力を有しています。検索モデルが選び出した初期のデータを受け取り、それに物語性や構造を付与して、情報が読み手にとってより分かりやすく、使い勝手の良い形式に仕上げます。RAGの枠組みの中で、生成モデルは、会話的なテキスト出力を生成することで、パズルの最終的なピースとして機能し、全体像の完成を助ける重要な役割を果たすのです。
4. 結論
検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）は、情報検索とテキスト生成を融合させた革新的なアプローチであり、自然言語処理（NLP）の分野で大きな進歩を遂げています。RAGのアーキテクチャは、検索モデルと生成モデルという2つの核となるコンポーネントからなり、それぞれが独自の役割を果たしつつ相互に協力して、文脈に富んだ情報量の多いテキストを生成します。検索モデルは最適な情報の収集を担当し、生成モデルはその情報を文脈に合わせて論理的に整合性のあるテキストに変換します。このプロセスは、質問に対する最新で正確な応答を提供することを可能にし、RAG技術のポテンシャルを最大限に活用して、情報提供やコンテンツ作成のパラダイムを進化させています。RAGの発展は、AI技術における重要な進歩であり、将来のアプリケーションに広範な影響を及ぼす可能性があります。
もしご興味がおありでしたら、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）が2024年の生成AIの風景にどのような変革をもたらす可能性があるかを詳細に解説する次の記事をご一読いただけますと幸いです。
https://miichisoft.com/how-rag-retrieval-augmented-generation-is-reshaping/
