生成AIの精度を高める「RAG（検索拡張生成）」とは何か

NVIDIAの公式ブログにて、生成AIの分野で注目される技術「Retrieval-Augmented Generation（RAG、検索拡張生成）」についての解説が公開された。RAGは、大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する際に、外部データソースから関連情報を検索・取得し、その情報を踏まえて応答を生成する仕組みを指す。

LLMが抱える課題とRAGの狙い

LLMは学習時点までのデータに基づいて応答を生成するため、最新情報への対応や、学習データに存在しない専門的・社内的な情報への対応が難しいという課題がある。また、事実に基づかない内容をもっともらしく生成してしまう「ハルモニシネーション（幻覚）」も知られた問題である。

RAGは、こうした課題に対処するため、モデルが回答を生成する前に外部のデータベースやドキュメント、リアルタイム情報源から関連情報を検索し、その内容を根拠として応答を組み立てる手法である。これにより、モデル自体を再学習させることなく、最新かつ正確な情報を反映した回答を得やすくなる。

仕組みと活用の広がり

RAGは一般的に、ユーザーの質問に関連する文書やデータを検索エンジンやベクトル検索の仕組みで取得し、その情報をプロンプトに追加した上でLLMに渡すという流れで動作する。これにより、企業独自のドキュメントや社内データを活用したチャットボット、カスタマーサポート、社内検索システムなど、実務での応用が進んでいる。

NVIDIAはRAGを、生成AIの実用性・信頼性を高める重要な技術要素の一つと位置づけており、企業がAIを本番環境で活用する上での基盤技術として紹介している。