生成人工知能および大規模言語モデルの領域における技術は、著しく進化を遂げてきました。研究者の皆様方は、人工知能が提供する応答の品質を一層向上させるべく、LLM（Large Language Models）の新たな手法を絶えず探求されています。
そのような先進的な手法の一つとして、現在支持を集めつつある「検索拡張生成（Search Augmented Generation: RAG）」という方法がございます。これは、専門家の間でも特に注目されているアプローチであります。
1. 検索拡張生成とは
検索拡張生成は、2020年にFacebookの研究者たちによって紹介された、生成型AIモデルが情報検索を行うためのAIフレームワーク、あるいは手法として導入されました。この革新的なアプローチにより、大規模言語モデルの確立が進み、結果の精度が向上することが期待されています。
RAGを用いることで、LLMはトレーニングデータに収められている情報を超えて、拡張された知識にアクセスする能力を持つようになります。名前が示唆する通り、このアプローチは情報の取得とコンテンツの生成に焦点を置いています。検索機能は、モデルに与えられた精確な情報ソースを基に活動し、アルゴリズムは利用者の問いかけに関連するデータを探し出します。生成段階では、LLMは学習済みデータを元に内容を創り出し、利用者からの指示に応じて引き出される応答を充実させるための作業を行います。
2. 検索拡張生成のメリット
2.1. 精度の向上
RAG、検索拡張生成を適用することにより、LLM、すなわち大規模言語モデルは、知識源から収集された事実に基づく正しい情報を反映した応答を生成する能力を持つようになります。これによって、LLMの回答の正確性は一層向上し、且つ、最新の知識を取り入れた解答を提供することが可能となります。
2.2. 状況に応じた応答
RAGにより収集される情報は、そのコンテキストに精密に合致しており、またユーザーの対話にも密接に関連しているため、会話型ボットを介して提供されるユーザーエクスペリエンスの質は向上いたします。その結果、ユーザーにはより個人的かつ関連性の高い応答が提供されることになります。
スケーラビリティにおいては、RAGモデルが外部のデータソースに対してアクセスを行うことから、モデルは拡張を容易にし、大量の情報を効率的に扱うことが可能です。この特性は、特に大規模なデータセットを取り扱う必要があるアプリケーションにおいて、非常に有益です。
適応性に関しても、RAGモデルは特定のアプリケーションに対して必要とされるユースケースに合わせたファインチューニングが実施可能です。これによりモデルは、より多岐にわたるデータとユースケースに対応する能力を高め、各種の状況に応じて最適化されたパフォーマンスを提供できるようになります。
2.3. カスタマイズ可能なソース
RAG モデルは、特定の知識ベースに基づいてカスタマイズおよび微調整できるため、特定のドメインまたはトピックに特化することができます。
3. 微調整RAG
ユーザーからの問いかけは、必ずしも明快とは限らず、時には複雑や曖昧な内容を含むことがあります。検索拡張生成（RAG）は、そのような多様で難解なユーザーからのクエリに対応するために、細やかな調整を加えることが可能です。いくつかのクエリは、文言そのものが不明確だったり、複雑であったり、大規模言語モデル（LLM）がそのままの情報を持ち合わせていなかったり、あるいは与えられた文脈を超えたものであることがあります。このような状況がモデルに幻影を生じさせたり、誤った情報を創出してしまうリスクを高めます。
例えば、従業員が会社の規則に関連する質問をした場合、実際の会社のポリシーはその複雑性ゆえに、モデルが適切な応答を提供できないことがあります。ポリシーの内容はその種類や対象範囲によって大きく異なるからです。もしLLMが正確な回答を見つけ出せなかった場合、モデルには「あなたの問いに対する答えはございません」というリアクションを取らせるか、あるいは正しい解答を導き出すためにさらなる問いかけを行う必要があるでしょう。
丁寧なファインチューニングによって、LLMモデルを、クエリに回答できない時に停止し、その旨を通知するように指導することができます。しかし、これには多くの質問事例を学習させることが求められる場合があります。そうすることで、モデルは応答不能なクエリを特定する能力を高めることができます。
RAGの利用は、LLMが最新かつ検証済みの情報を基に構築される際の、もっとも優れた手法の一つと見なされており、このアプローチにより継続的な再トレーニングや更新が必要とするコストを低減することができると評価されています。
4. 結論
検索拡張生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）を現実世界のアプリケーションに根ざさせ、さらに機能的に適応させるうえで、非常に有望なアプローチであると考えられています。RAGの可能性を疑う余地はございませんが、それぞれの会話型AIシステムに特有のニーズに気を配り、これらを考慮することが極めて重要です。
RAGの短所に適切に対処し、長所を最大限に引き出すことにより、AIアシスタントは非常に価値があり、魅力的で、共感力のある存在へと進化し得ます。これは、結果として全体的なユーザーエクスペリエンスの向上に大きく貢献することでしょう。
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/
