RAGとは何か？データのチカラを活かすAIの新たなアプローチ【概念編】

先日、スタッフと外部委託先とのやり取りの中で以下のような説明を目にしました。

クライアントの社内研修用のロープレ環境をGPTと連携させたRAGを作ったり、家電メーカーの顧客サポートについてこちらもRAGの構築から行っております。

このフレーズに出てくる「RAG」という言葉。ふわっとはイメージできるものの、具体的にどういった技術なのか、どのように構築され、どんな価値をもたらすのか、正確な知識を持ち合わせていないことに気づきました。

そこで、RAGについて調査を行い、その概要と特徴をまとめることにしました。

RAGとは何か

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、直訳すると「検索拡張生成」という意味です。この技術は、生成AIの潜在能力を最大限に引き出すための重要なアプローチとして注目されています。

従来の生成AIは学習済みの知識のみを頼りに回答を生成するため、特定のドメインに関する詳細な知識や、最新の情報を含めることが難しいという課題がありました。 RAGはこの課題を解決するために、外部のデータベースから関連情報を検索し、その情報を基に回答を生成するという方法を採用しています。

RAGの処理フローは主に以下の3つのステップで構成されています。

この一連のプロセスにより、AIは学習データに含まれていない専門的な情報や最新の情報を活用して、より正確で文脈に即した回答を生成することができるようになります。

RAGの導入によって得られる主なメリットには以下のようなものがあります。

1. ハルシネーション（幻覚）の軽減 生成AIが事実と異なる情報を作り出してしまう「ハルシネーション」の問題を大幅に軽減することができます。ただし、完全に解決するわけではなく、検索結果の品質やAIモデルの設計に依存する部分が大きいことに注意が必要です。

2. 最新情報へのアクセス AIの学習データは特定の時点までの情報に限られますが、RAGを使えば最新の情報をリアルタイムで活用することが可能になります。

3. 企業固有の知識の活用 社内文書やマニュアル、FAQなど、企業固有の知識を生成AIと連携させることで、組織特有の文脈を踏まえた回答が可能になります。

4. 追加学習なしでの知識拡張 AIモデル自体を再トレーニングすることなく、外部データソースを更新するだけで知識を拡張できるため、運用コストを抑えることができます。ただし、外部データの品質やフォーマットが適切でない場合、誤った情報を生成するリスクがあります。

2025年4月、Cloudflareは「AutoRAG」という完全管理型のRAGパイプラインを発表しました。このサービスは、RAGシステムの構築と運用の複雑さを大幅に軽減することを目的としています。

AutoRAGの主な特徴：

インフラ管理不要: データの取り込みからベクトル化、検索、応答生成までのプロセスを自動化し、開発者はインフラ管理から解放されます。
簡単なセットアップ: わずか数クリックで完全なRAGパイプラインを構築できます。R2バケットにデータをアップロードするだけで、残りはAutoRAGが処理します。
継続的な更新: データソースを常に監視し、インデックスを自動的に更新することで、AIが常に最新の情報を基に回答を生成できます。
カスタマイズ可能: Workers AIモデルの選択、チャンキング戦略の設定、システムプロンプトの編集など、様々なカスタマイズが可能です。
グローバルネットワーク: Cloudflareのグローバルネットワーク上で動作するため、世界中どこからでも低レイテンシでアクセスできます。

AutoRAGは現在オープンベータ段階で、R2ストレージとの統合が可能です。今後は、ウェブサイトURLの直接解析やCloudflare D1などの構造化データソースとの統合も計画されています。

現在、autoRAGと日々格闘しています…