- このブログでは、検索拡張生成（RAG）と大規模言語モデル（LLM）の微調整の違いについて説明し、AI機能の強化を目指す企業にとってのそれぞれの明確な利点と理想的なユースケースに焦点を当てています。
- RAGは、リアルタイムの企業データを使用して情報に基づいた応答を生成することで関連性と精度を向上させ、頻繁にデータが変更される動的な環境に適しています。一方、LLMの微調整は、業界固有の言語と知識をモデルに組み込むことで特殊なタスクに優れています。
- RAGとLLMの微調整を組み合わせることで、最新のデータ検索とドメイン固有の専門知識を活用して、カスタマーサービス、医療、法務などのさまざまな業界でパーソナライズされた正確なAIアウトプットを達成する包括的なソリューションが提供されます。
企業がAI戦略を倍増させるにつれて、検索拡張生成（RAG）と大規模言語モデル（LLM）の微調整という2つの方法が頻繁に登場します。どちらもモデルのパフォーマンスを向上させる強力な方法ですが、ニーズは異なります。多くの場合、組み合わせると最も効果的です。
この投稿では、RAGと微調整の仕組み、その効能、そしてどちらがエンタープライズユースケースに合っているかを判断する方法を詳しく説明します。また、多くの企業が両方のアプローチを組み合わせてそれぞれを最大限に活用している理由についても説明します。
検索拡張生成 (RAG) とは何ですか?
RAGは、実行時にエンタープライズデータを補うことでLLMのパフォーマンスを向上させます。このモデルは、事前にトレーニングされた知識だけに頼るのではなく、Google Drive、Confluence、Jira、独自のシステムなどの内部ソースから関連コンテンツを取得し、そのコンテキストを使用して回答を行います。
このプロセスは次の 2 段階で行われます。
- システムは、ユーザーのクエリに基づいて内部データリポジトリを検索します。
- 最も関連性の高いコンテンツがプロンプトとともにモデルに渡され、根拠のある情報に基づいた応答が生成されます。
このアーキテクチャは、特にデータが頻繁に変更される環境や組織に固有の環境において、AI出力の正確性、関連性、信頼性を劇的に向上させます。
RAG の主なメリット
- 文脈的関連性: アウトプットが最新の組織固有の知識を反映していることを確認します。
- 幻覚の軽減: 事実に基づく根拠を提供し、誤解を招くような回答をする可能性を減らします。
- モデルの再トレーニングは不要: 既存のLLMの上にRAGレイヤーを重ねることで、実装と拡張が容易になります。
RAG ユースケース
RAGは、最新性や社内のコンテキストが重要な、知識の多いワークフローに最適です。
- カスタマーサポート 製品情報やポリシー文書をリアルタイムで引き出すアシスタント
- 法務チーム 最新の判例法とコンプライアンスの最新情報を用いた調査の実施
- 医療アナリスト 最近の研究と患者の病歴の統合
- ドメイン固有の翻訳 エンタープライズレキシコンに基づいてアウトプットを調整するツール
RAGはモデル自体を再トレーニングする必要がないため、部門間でパーソナライズされた最新の結果を提供するための柔軟で効率的なオプションです。
LLM の微調整とは何ですか?
微調整には、ドメイン固有のデータセットで基盤モデルのトレーニングを継続することが含まれます。目標は、モデルが特定の業界、製品、またはタスクに固有のニュアンス、言語パターン、および論理構造を学習できるようにすることです。
推論時に新しいコンテンツをモデルに送るRAGとは異なり、微調整を行うと、その分野の専門知識がモデル自体に組み込まれます。
微調整の主な利点
- ドメインの流暢さ: モデルは専門用語とワークフローをよりよく理解します。
- タスク精度: 微調整されたモデルは、要約、分類、法的条項の検出などの対象を絞ったタスクに優れています。
- 一貫性：応答は、社内の音声、トーン、または形式の要件により厳密に準拠しています。
ユースケースの微調整
微調整は、モデルが同じタスクを大規模で確実に実行する必要がある場合に特に役立ちます。
- ヘルスケア: 臨床記録の解釈とガイドラインに基づく治療法の提案
- 金融: 収益レポートまたは規制当局への提出書類からのインサイトの生成
- リーガル: 契約条件の分析または調達文書におけるリスクの特定
微調整されたモデルは、基礎となるタスクや知識セットが比較的安定している場合に最高のパフォーマンスを発揮するため、専門分野での構造化された反復可能な作業に最適です。
企業にとってRAGを選ぶべきタイミング
最新のコンテキスト豊富なデータでAI機能を強化したい企業にとって、RAGは魅力的なソリューションを提供します。このアプローチは、最新情報に迅速にアクセスして利用することが重要な環境で特に役立ちます。RAGは、リアルタイムのデータ検索と高度な言語処理をシームレスに統合することで、ユーザーの要件に正確かつコンテキストに沿った出力を提供します。
RAGの最適なシナリオ
- 動的データへの適応性: RAGは、金融市場や規制コンプライアンスなど、情報環境が急速に変化する業界に最適です。これにより、AIシステムが最新のデータを取得して利用できるようになり、意思決定の関連性と正確性が維持されます。
- 顧客エンゲージメントの強化: カスタマーサービスでは、RAGは詳細でパーソナライズされたインタラクションを提供することで、バーチャルアシスタントのパフォーマンスを向上させます。これらのAIツールは、多数のデータソースを利用することで、個々の顧客プロファイルや履歴に合わせて微調整された応答を作成できます。
- 複雑なドメインアプリケーション: 深いドメイン知識と最新情報を必要とするヘルスケアや法務サービスなどの分野は、RAGの恩恵を大きく受けています。医療分野では、RAGは最近の医学研究を患者データと統合するのに役立ちますが、法務分野では、最新の法的情報を使用した包括的な文書分析をサポートします。
RAGは知識が存在するがばらばらに存在し、それを迅速かつ正確に把握するにはAIが必要です。
LLM の微調整を選択するタイミング
特定のタスクやドメインに合わせてAIモデルを調整したい企業にとって、LLMの微調整は賢い選択肢です。業界固有の言語とコンテキストを深く理解する必要がある分野で特に役立ちます。モデルを微調整してカスタマイズすることで、企業はAIアウトプットが業界の特定の要求やニュアンスに合わせて調整されるようにすることができます。
微調整の戦略的メリット
医療、金融、法務などの分野では、微調整が大きな優位性をもたらします。これにより、モデルはこれらの分野に特有の専門言語とコンテキストを習得できます。この習得により、詳細な分析を実行したり、厳しい業界基準を満たすコンテンツを作成したりするモデルの能力が向上します。
- 特殊作業における精度: 微調整を行うことで、法的文書の処理、医療記録の分析、財務報告書の生成に不可欠な名前付きエンティティ認識などのタスクでモデルを優れたものにすることができます。このように重要な用語や団体を正確に特定することで、情報に基づいた意思決定が容易になり、規制遵守が保証されます。
- 洞察力に富んだ感情分析：顧客関係や市場調査では、センチメントとトーンを把握することが重要です。微調整されたモデルは、言葉の微妙な変化を巧みに捉え、エンゲージメント戦略と競争上の位置付けを推進するインサイトを提供します。
微調整を行うことで、企業はより精巧でカスタマイズされた AI 機能を利用できるようになり、モデルが正確かつ目の前のタスクに沿ったアウトプットを生成できるようになります。これは、特殊なアプリケーションを拡張し、日常業務においてAIを戦略的に活用するための貴重な方法です。
タスクが繰り返し行われる場合、特定の表現が必要な場合、または対象分野の専門知識に依存する場合は、微調整を行うことで貴重な精度が得られます。
RAG と LLM の微調整の比較
適切なアプローチの選択は、目標、チーム、データによって異なります。
自問してみてください。
- 私のユースケースには最新の回答が必要ですか？
- 使用しているデータソースは構造化されているのか、非構造化されているのか？
- トレーニング用の強力なドメイン固有データはありますか？
- どのような技術的専門知識とインフラストラクチャがありますか？
多くのチームにとって、RAGから始めることは、AIから有意義な価値を迅速に引き出すための手間のかからない方法です。戦略が成熟するにつれて、微調整されたモデルを階層化することで、特殊なタスクのパフォーマンスを向上させることができます。
RAG と LLM の両方の微調整を組み合わせることはできますか?
はい、そして多くの場合、そうすべきです。
RAGと微調整を一緒に使用することで、深い専門知識とリアルタイムの関連性を組み合わせることができます。RAGはクエリの時点で入手可能な最新のデータを取り込む一方で、微調整されたモデルは強固な基盤となります。
例：リーガルAIアシスタントは、過去の判例文書や法令を微調整して、法的構造や用語を確実に理解できるようにすることができます。RAGを使用すると、最新の判決やクライアント固有のデータを組み込んで、正確でパーソナライズされた要約を生成できます。
このようなハイブリッド構成は、次のような業界でますます一般的になっています。
- カスタマーサービスここで、パーソナライゼーションと迅速な検索が鍵となります
- ヘルスケアガイドラインが進化し、患者データには時間的制約がある
- セールスただし、各インタラクションではコンテキストと CRM レコードの両方を理解する必要があります
モデルを超えて考える
RAGと微調整のどちらを選択するかは、モデルアーキテクチャだけではありません。ビジネスが知識、精度、変化についてどのように考えるかが重要です。問題の中には、最新のコンテキストが必要なものもあります。また、狭い分野での深い流暢さを必要とするものもあります。多くの人が両方を要求します。
テクノロジーから始めるのではなく、問題から始めてください。チームがより速く、よりスマートに、より正確に行うには何が必要ですか？どのような種類の情報が最も重要で、どのくらいの頻度で変更されるか?
最も効果的な AI 戦略は、現在のビジネスに適合し、それに伴って進化していくものです。それが、検索と専門化を組み合わせることの力です。スマートなモデルを構築するだけではなく、よりスマートな仕事を実現することが重要なのです。
Glean は両方を行うお手伝いをします
Glean では、両方のアプローチをサポートするワークアシスタントを構築しました。当社のプラットフォームは100以上のツールに接続し、従業員が必要とする知識をまとめます。また、微調整されたモデルやカスタムエージェントのサポートにより、リアルタイムの回答から専門家レベルの分析まで、ビジネスに合わせたソリューションを構築できます。
デモをリクエストする エンタープライズAIがチームにどのように役立つかを探ります。
