RAG（Retrieval Augmented Generation）とは？LLMとの違いや組み合わせるメリットを解説

生成AIの技術が進化した現代では、ビジネスシーンのさまざまな場面で生成AIが活用されています。
ビジネスシーンで活用される生成AIの中でも注目されているのがRAGです。

RAGを導入することで、問い合わせ対応の自動化やスムーズな情報検索などが期待できるでしょう。
本記事では、RAGの概要やLLMとの違い、両者を組み合わせるメリットなどを解説します。

RAGとLLMについて詳しく知りたい方は、参考にしてください。

RAGは検索拡張生成と呼ばれる技術

RAG（Retrieval Augmented Generation）とは検索拡張生成と呼ばれる技術で、必要な情報を検索した上でその結果をベースにテキストを生成します。

RAGは次のようなステップでユーザーに情報を提供します。

• ユーザーの指示に基づいて情報を検索する
• LLMが検索結果を理解してユーザーの指示に沿った回答をする

RAGに活用される検索方法は、単語がどういった意味か捉えて関連情報を探すベクトル検索や、単語や文字列のパターンを照合して、類似度が高い情報を探し出すキーワード検索などです。

前者は開発コストの増加、後者は生成速度の低下などのデメリットがあります。
そのため、それぞれの長所を取り入れたハイブリッド検索を導入するのが一般的です。

LLMは大規模言語モデル

LLM（Large Language Model）とは大規模言語モデルと訳される自然言語処理モデルです。
生成AIサービスであるChatGPTに搭載されていることでも知られています。

LLMは多くのデータを学習できるため、これまでの言語モデルよりもスムーズなコミュニケーションができるようになっています。
他言語への翻訳などもLLMでは実現可能です。

LLMとRAGの違い

LLMとRAGはどちらも生成AIに用いられる技術です。
しかし両者の役割は異なります。

LLMは自然なコミュニケーションを図れるものの、一般に公開されている情報しか参考にできません。
そのため社内のレギュレーションのように一般に公開されていないクローズドな情報は参考にできません。

一方、RAGは一般に公開されていない外部情報まで利用可能です。
そのためユーザーがクローズドな情報を求めた場合も、RAGによって必要な情報を収集できます。

RAGによって収集した必要な情報を基に、LLMがユーザーに分かりやすく要約した回答を提供します。

RAGの活用方法

RAGの活用方法は次の通りです。

• 問い合わせ対応
• 分析作業
• 情報検索
• コンテンツ生成

それぞれの活用方法を解説します。

問い合わせ対応

コールセンターや社内FAQシステムなど、顧客や自社の従業員から寄せられる問い合わせ対応にRAGは活用可能です。
ChatGPTのような生成AIを使って問い合わせ対応を自動化させるには、回答のための学習が必要です。

一方、RAGであれば外部情報をリアルタイムで参照できるため、ユーザーに対して適切な回答をスムーズに提示できます。
RAGによって自動化できれば、従来のように電話やメールでの問い合わせ業務を解消できるため、コストの削減につながります。

分析作業

マーケティングや市場の分析にもRAGは活用可能です。
例えば、顧客の購買や行動履歴などをRAGによって取得することで、顧客一人ひとりに応じた商品やサービスを提案可能です。

また業界の調査報告などを参照することで、市場や競合の動向を分析できるため、より有効な意思決定につなげられます。

情報検索

RAGの活用により、スムーズな情報検索を実現可能です。
例えば、社内に点在している情報を収集する場合、フォルダからファイルを探し出し、求めている内容かを判断する必要があります。

しかしRAGを活用すれば、情報を探し出すことを伝えるだけで、必要な情報を提示してくれます。
必要な情報をすぐに提示してくれるため、業務効率の向上が期待できるでしょう。

コンテンツ生成

RAGは生成AIと同様にコンテンツ生成も可能です。
生成AIがコンテンツの制作に当たってベースにするのは、一般公開されている学習済みの情報です。

一方RAGは未発売の製品情報や顧客情報など、一般公開されていない情報をベースにコンテンツを生成できます。
そのため、ターゲットとなる顧客に対してより効果的なコンテンツ生成が可能です。

RAGとLLMを組み合わせる4つのメリット

RAGとLLMを組み合わせることで、次のようなメリットにつながります。

• 情報の精度向上
• 情報更新の負担軽減
• パーソナライズした回答の提案
• ハルシネーションへの対応

ここではRAGとLLMを組み合わせるメリットを4つ解説します。

情報の精度向上

LLMのみで運用する場合とRAGと組み合わせて運用する場合では、情報の精度に差が生じる傾向にあります。
LLMとRAGを組み合わせることで、多様な分野の外部情報を収集可能です。

この結果、LLMのみで運用する場合よりも情報の精度向上につながります。

情報更新の負担軽減

LLM、RAGともに情報の精度を維持するためには、更新作業が必要です。
LLMは情報を更新するためにファインチューニングと呼ばれる、必要な情報の再学習が必須です。

ファインチューニングを実施する際、情報量や複雑さによっては完了までに数日かかるケースがあります。

一方、RAGであれば学習内容ではなくユーザーが用意した外部情報を検索するため、ファインチューニングよりもスピーディなアップデートが可能です。

パーソナライズした回答の提案

LLMは一般公開されている情報をベースにするため、FAQのように汎用性の高いコンテンツには活用可能です。
しかし、顧客一人ひとりに沿った回答は得意としていません。

一方、RAGであれば顧客情報や購買履歴などを参考にするため、パーソナライズした回答を提案可能です。

ハルシネーションへの対応

ハルシネーションとは、生成AIが事実は異なる誤情報を提供してしまう現象です。
LLMの場合、学習のベースとなる情報の量や質によっては誤った情報を提供しかねません。

RAGでは外部データの正しい情報を登録するため、誤情報の提案を軽減できます。

RAGを導入する際の注意点

RAGを導入する際は次のような点に注意しましょう。

• ハルシネーションが発生する可能性がある
• 個人情報や機密情報の取扱いに注意する

ハルシネーションが発生する可能性がある

前述の通り、LLMとRAGを組み合わせることでハルシネーションの発生は軽減可能です。
しかしRAGのソースとなる外部情報に誤りがあった場合、誤情報を提供しかねません。

また外部情報が更新されていないと、古い情報を提供してしまいます。
誤情報を提供しないためにも、外部情報の正確性を確認しておきましょう。

個人情報や機密情報の取扱いに注意する

RAGを活用する際は、個人情報や社内の機密情報の取扱いに注意が必要です。
RAGは外部情報の全てをベースとします。そのため、個人情報や機密情報をそのまま提供しかねません。

情報の漏えいを防ぐには、RAGが参考とする外部情報に個人情報や機密情報を含まない、情報に制限をかけるなどの対策を講じましょう。

RAGとLLMを活用して精度の高い情報を提供しよう

RAGとは検索拡張生成と呼ばれる技術で、LLMは大規模言語モデルと訳される自然言語処理モデルです。
どちらも生成AIに用いられる技術で、LLMは一般公開されている情報ベースに、RAGは一般公開されていない外部情報をベースにユーザーの質問に対応します。

それぞれ仕組みが異なるため、RAGとLLMを組み合わせることで精度の高い情報の提供が可能です。
TDSEは、RAGやLLM導入をサポートするLLM活用支援サービスを提供しています。

RAGやLLMの導入を検討している担当者の方は、TDSEにご相談ください。

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