RAG モデルとは何ですか?2025年のエンタープライズAIガイド

人工知能は急速に進化しており、大規模言語モデル（LLM）などのジェネレーティブAIモデルが、テクノロジーとの関わり方を変革しています。しかし、これらのモデルは高度であるにもかかわらず、正確でタイムリーな情報を提供するのに苦労することがよくあります。これは、静的データセットでトレーニングを受けているため、新しい展開に遅れずについていくことや、特定の企業の知識に合わせて回答を調整することが難しいためです。

これらの制限を克服するために、研究者は検索-拡張生成（RAG）と呼ばれる手法を導入しました。このアーキテクチャは、LLMが外部情報にアクセスして組み込むことを可能にし、モデルが「知っている」こととユーザーが実際に必要としていることとのギャップをリアルタイムで埋めることで、LLMを強化します。

企業がナレッジマネジメント、カスタマーサポート、ワークフロー自動化のためにAIに目を向ける傾向が高まる中、RAGモデルは説得力のある進路を提示しています。この記事では、RAGモデルとは何か、その仕組み、そしてなぜRAGモデルがエンタープライズAIの基礎になりつつあるのかを詳しく説明します。

RAG モデルとは何ですか?

RAGモデルは、大規模言語モデルと検索システムという2つのコアコンポーネントを組み合わせたものです。従来のLLMはトレーニングデータのみに依存しているため、古くなったり、具体性に欠けたりする可能性があります。対照的に、RAGモデルは、クエリ時に外部ソースから関連情報を取得するように設計されています。次に、その情報を使用して、より正確で状況に即した回答を生成します。

そのため、RAGは、事実が頻繁に変化したり、知識が複数のツールやドキュメントに分散したりする、動的な環境やドメイン固有の環境で特に役立ちます。たとえば、RAGを活用したアシスタントは、現在の人事ポリシーを使用して従業員の質問に答えたり、基盤となるモデルを再トレーニングせずに最新の機能更新を反映した製品コンテンツを生成したりできます。

企業におけるRAGの一般的な使用例には、次のものがあります。

• パーソナライズされた回答をリアルタイムで提示するAIアシスタントの支援
• 断片化されたデータソースにわたる検索エクスペリエンスの強化
• 正確で最新のレポートまたはナレッジ記事の作成
• 信頼できる文書に基づくコンテンツ作成のサポート

知識ベースをモデルから分離することで、RAGはAIシステムをより柔軟で信頼性が高く、費用対効果の高いものにします。

RAGモデルはどのように機能しますか？

RAGモデルは、インデックス作成、検索、拡張、生成という4段階のプロセスを経て動作します。各ステップは、関連するリアルタイムのコンテキストでモデルのアウトプットを充実させるように設計されています。

索引付け

まず、ドキュメント、電子メール、チケット、Wikiページなどの外部コンテンツがベクター埋め込みに変換されます。これらの埋め込みはテキストの意味的意味を表し、ベクターデータベースに保存されます。このステップにより、キーワードだけでなくコンテンツの意味に基づいて、後で迅速かつ正確に検索できます。

取得

ユーザーが質問またはクエリを送信すると、システムはそれをインデックス付きの埋め込みと比較して、最も関連性の高いドキュメントを見つけます。検索方法はデータやユースケースによって異なる場合がありますが、目標は常に同じです。つまり、モデルの応答に役立つ最高品質のコンテンツを表示することです。

オーグメンテーション

次に、取得したコンテンツが元のクエリに追加され、充実したプロンプトが作成されます。RAGシステムの中には、クエリの書き換え、ランク付け、ユーザー履歴を使用してコンテキストを改善するなど、この段階で追加の手法を適用するものがあります。その結果、言語モデルにさらに根拠を与え、多くの場合、より多くの方向性を示すプロンプトが生成されます。

世代

最後に、言語モデルはエンリッチプロンプトを使用して応答を生成します。入力にはクエリと関連するサポート情報の両方が含まれるため、出力は通常、より正確で、幻覚を起こしにくく、ユーザーのニーズにより合致したものになります。高度なシステムでは、アウトプットをさらに磨くために再ランク付けや要約を適用することもあります。

このアーキテクチャにより、RAGモデルは、モデルのトレーニングセットからの静的な知識ではなく、現在の情報を反映した動的な応答を生成できます。

RAG モデルの利点

RAGモデルは、正確さと適応性以外にも、企業のAI導入にいくつかの実用的なメリットをもたらします。

• 適時性: RAGにより、システムは再トレーニングなしで最新の情報を反映できるため、アウトプットが現在の事実と一致した状態に保たれます。
• 透明性：取得した文書を引用したりリンクしたりできるため、ユーザーは情報源を確認でき、幻覚のリスクを軽減できます。
• 効率性：ナレッジベースは個別に更新できるため、RAGシステムの保守にかかるリソースはそれほど多くありません。
• モジュール性: コアモデルを変更せずにインデックスデータを変更することで、RAGシステムを特定の部門やワークフローに合わせて調整できます。
• スケーラビリティ: 組織の成長やニーズの変化に合わせて、RAGシステムは、必要に応じてより多くのツールを統合し、検索ロジックを改良することで、お客様に合わせて拡張できます。

これらの利点により、RAGは信頼性が高く高性能なAIシステムの構築を目指すあらゆる企業にとって基盤となるコンポーネントとなっています。

RAGモデルがエンタープライズAIにとって重要な理由

RAGモデルは、情報の断片化という根強い一般的な問題を解決するため、特に企業に適しています。組織がより多くのツールを採用し、より多くのコンテンツを生成するにつれて、従業員は必要な答えを見つけるのに苦労することがよくあります。これは、生産性の低下、一貫性のないメッセージ、機会の損失につながる可能性があります。

RAGはその知識を統一するのに役立ちます。RAG搭載のAIは、企業の既存のシステムと直接統合することで、コンテキスト固有の回答を提示し、日常的なコンテンツ作成を自動化し、意思決定を迅速化できます。また、システムはリアルタイムのデータを取得するため、新しいポリシー、製品リリース、顧客の問題など、変更が発生するとそれに適応します。

このアプローチにより、何かが変わるたびにLLMを再トレーニングする必要性も最小限に抑えられます。モデルを再構築する代わりに、基礎となるデータソースを更新するだけです。つまり、価値創出までの時間の短縮、コンピューティングコストの削減、技術的なオーバーヘッドの削減につながります。

おそらく最も重要なのは、RAGが信頼を高めることです。ソースの引用と根拠となる回答を検証可能なコンテンツで明らかにすることで、ユーザーはAIのアウトプットに対する信頼を高め、チーム間での採用がスムーズになります。

アプリケーションとユースケース

RAGモデルはすでにさまざまな業界や機能に適用されており、明確な結果が得られています。

• 検索と Q&A: 従業員は、電子メール、ドキュメント、チケット、CRMなどのすべてのツールから検索できる単一の検索バーを使用して、正確でパーソナライズされた回答を見つけることができます。
• カスタマーサポート：エージェント（またはボット）は、関連するナレッジ記事、過去のケース、または技術文書をすばやく検索して、問題をより迅速に解決できます。
• セールス・イネーブルメント。営業担当は、製品仕様、価格ガイドライン、ケーススタディをリアルタイムで表示して、アウトリーチを調整し、販売サイクルを短縮できます。
• コンテンツ生成：マーケティング、人事、その他のチームは、最新の資料に基づいた要約、オンボーディングガイド、またはポリシーの概要を自動生成できます。
• 分析とレポート: RAGは、データを分析して意味のある要約にまとめるAIツールを強化し、チームが洞察に基づいてより迅速に行動できるようにします。

これらの例はほんの始まりに過ぎません。RAGアーキテクチャが進化するにつれて、コンプライアンス、財務、法務などの分野で、さらにカスタマイズされたアプリケーションが登場するでしょう。

RAG の制限の克服

RAGモデルには大きな利点がありますが、いくつかの課題があります。そのほとんどは外部データの品質と管理に関するものです。

まず、システムの性能は取得するデータによって決まります。インデックスに登録されたコンテンツが古くなっていたり、整理が不十分だったり、範囲が広すぎたりする場合、モデルの回答にはそれらの制限が反映されます。整理され、よく構成され、頻繁に更新されるナレッジベースを維持することが重要です。

次に、クエリのコンテキストを理解し、それを適切なコンテンツと照合するには、強固なセマンティック推論が必要です。取得設定が不適切だったり、プロンプトがあいまいだったりすると、結果が不一致になる可能性があります。そのため、最新のRAG実装には、時間の経過とともに精度を向上させるために、再ランク付けアルゴリズム、メモリシステム、ヒューマンインザループレビューが含まれていることがよくあります。

最後に、責任あるAIの実践は依然として不可欠です。バイアスは依然として検索層に忍び寄ることがあり、引用によって正確性が保証されるわけではありません。監査証跡、使用状況の監視、偏見緩和戦略などの保護手段を導入することで、アウトプットの公平性、透明性、信頼性を確保できます。

グラウンデッド・アダプティブAIへのシフト

RAGモデルは、LLMの制限の回避策であるだけでなく、エンタープライズAIシステムの構築方法における有意義な進化を表しています。リアルタイム検索と生成を組み合わせることで、RAGは静的な知識と動的なビジネスニーズの間のギャップを埋めます。つまり、より良い回答、より迅速な意思決定、そして私たちが毎日使用するツールへの信頼が高まるということです。

さらに重要なのは、RAGがAIが仕事で役立つことの意味を再定義することです。より多くのコンテンツを制作したり、人間の口調を真似たりすることではありません。これは、アウトプットを検証可能な関連情報に根付かせることです。真空中での生成から、状況に応じた生成へのこの移行は、組織が責任を持って効果的にAIを拡大する方法を形作るでしょう。

AIがワークフローにどのように適合するかを評価するにあたり、RAGは中心に置いておく価値があります。精度が向上するだけでなく、エンタープライズAIのあるべき姿の新しい基準、つまり情報に基づき、適応性があり、現実に根ざしたものになるからです。

RAGがチームにもたらす効果をご覧ください

組織が知識へのアクセスの合理化、生産性の向上、意思決定の改善のためにAIを検討している場合、RAGモデルは目に見える違いをもたらす可能性があります。

GGlean では、RAG技術を使用して、企業のすべてのツールにわたるリアルタイムの検索と支援体験を、安全に、状況に応じて、大規模に強化しています。

実際の動作を確認する準備はできましたか？ デモをリクエストする GleanのRAG搭載AIが、チームが答えを見つけ、より迅速に行動し、よりスマートな意思決定を行うのにどのように役立つかを見てみましょう。