RAG（Retrieval Augmented Generation）とは？ChatGPTと組み合わせるメリットや注意点を解説

ChatGPTはユーザーからの問い合わせ対応や、社内での問い合わせ対応などに用いられる傾向にあるサービスです。
ChatGPTによる効果をより高めるのであれば、RAGとの組み合わせが効果的です。

本記事では、RAGの概要やChatGPTと組み合わせるメリット、注意点などを解説します。
RAGの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

RAGとは言語生成の確度を高める技術

RAG（Retrieval Augmented Generation）とは必要な情報を検索して、その結果をベースにテキスト生成を行なう技術です。

RAGは次のようなプロセスで進んでいきます。

RAGで用いられる検索方式は、次の通りです。

上記の検索方法に加えて、ハイブリッド検索にセマンティック検索を加えた検索方式もあります。

RAGで用いられる検索方式の中でも、ベクトル検索は開発コストがかさんでしまい、キーワード検索はデータ量の増加に伴い生成速度が低下するなどのデメリットがあります。
そのため両者を組み合わせたハイブリッド検索を導入するのが効果的です。

ChatGPTは単体で使用するよりも、RAGと組み合わせることでより高い効果が期待できます。

例えば、次のようなメリットが期待できるでしょう。

RAGとChatGPTを組み合わせることで生成結果の精度は向上します。

ChatGPT単体で利用するよりも幅広い情報にアクセスできるため、ユーザーが求める結果に近い回答を提供できるでしょう。
精度の高い回答をすることで、ユーザーの満足度向上も期待できます。

ChatGPTの回答精度を維持するためには定期的な情報更新が必要です。
このような情報更新はファインチューニングと呼ばれ、新たなデータベースをChatGPTに教え込む必要があります。

一方、RAGと組み合わせれば、データベースの更新により最新情報を反映できるため、従来よりもスピーディに情報更新が可能です。

ChatGPTとの組み合わせなど、RAGを使用する際は次のような点に注意しましょう。

RAGは外部情報を検索し、回答として適切な情報を提示します。
そのためソースとした外部情報以外の質問には回答できません。

また外部情報に誤りがあれば誤情報をそのまま回答しかねないため、導入に当たってはファクトチェック体制を整えましょう。
外部情報に依存するデメリットは誤情報や回答範囲の制限だけではありません。

回答する情報は外部情報をベースにするため、オリジナリティのあるコンテンツ生成は難しい傾向にあります。

プライバシー、セキュリティリスクもRAGを導入する際の注意点です。
RAGは対象となる外部情報を全て検索します。

そのため自社の機密情報や個人情報が含まれたデータベースを参考にしてしまい、情報を流出させかねません。
RAGによるプライバシー、セキュリティリスクに考慮するためにも、検索対象となる外部情報に重要な情報を含めない、アクセス制限をかけるなどの対策を講じましょう。

RAGは回答を生成のために必要な情報を検索するフェーズが発生します。
そのため、ChatGPTだけで使用するよりも回答に時間がかかってしまう可能性があります。

回答に時間がかかったことで、ユーザーの満足度が低下しかねません。

RAGとはユーザーの質問に対して必要な情報を検索して、その結果をベースにテキスト生成を行なう技術です。
RAGにはベクトル検索、キーワード検索などの技術があり、一般的には両者を組み合わせたハイブリッド検索が用いられています。

RAGはChatGPTと組み合わせることで、より精度の高い回答が可能です。
ChatGPTの導入を検討しているものの、どのようなシステムを導入すれば良いのか分からない、何からスタートして良いのか分からないなどお悩みの担当者の方はTDSEにご相談ください。

TDSEではLLM活用支援サービスとして、ChatGPTなどの活用環境構築サポートを提供しています。

LLM活用支援サービスはこちら