RAG とは何ですか?検索・拡張世代に関するエンタープライズガイド

大規模言語モデル (LLM) は何でも知っていると考えるのは簡単です。

1999年のワールドシリーズの優勝者の指名から、高速フーリエ変換などの数学的概念の説明まで、 LLMは何にでも答えがあるようです。これらのAIシステムは、人間のような推論と応答の点で人間の脳とよく比較されますが、私たちの日常の質問に答えるための頼りになるものになっています。数字自体は驚異的です。OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、ChatGPTだけで月間ユーザー数は2億6000万人を超え、ブラジルの全人口を上回っていると報告しています。

しかし、人間の脳と同様に、LLMにも独自の制限があります。それは、「幻覚」を起こしたり、誤った情報を生成したり、トレーニングデータ以外の質問を受けたりすると苦労したりする傾向があることです。こうした欠点から、LLMへの依存度が高まる世界におけるAI生成コンテンツの信頼性について深刻な懸念が生じています。

検索-拡張生成（RAG）を見てみましょう。これは、2020年にFacebookの元AI研究者であるパトリック・ルイスと彼のチームによって導入された情報検索手法です。RAGは、幻覚を抑え、AIモデルの知識ベースを拡大し、私たちがますます頼りにしているAIシステムの信頼性を高めることで、これらの課題に対処することを目指しています。

人工知能におけるRAGとは何ですか?

検索-拡張生成（RAG）は、外部の知識ソースにアクセスすることで大規模言語モデルの機能を強化するAI手法です。RAGを使うと、LLMは回答を生成する前にリアルタイムで追加情報を探すことができるため、より関連性が高く、正確で、タイムリーなアウトプットが得られます。

OpenAIのChatGPT、Meta AIのLlama、AnthropicのClaudeなどのLLMは、膨大な量のデータに基づいてトレーニングを受け、人間のような言語を理解して生成します。これを大局的に見ると、ChatGPT 3.5は約570GBのテキストでトレーニングされたと報告されています。これは100万冊の本を読むのに相当します。トレーニングプロセスも決して小さな偉業ではありません。計算量が多く時間がかかり、多くの場合強力な GPU が必要で、数百万ドルもの費用がかかり、数か月かかりました。

いったん訓練を受けたら、 LLM は応答を生成できます「学んだ」知識に基づいています。ただし、この知識はトレーニング時の世界の静的なスナップショットにすぎません。LLM自身は、再トレーニングを受けない限り、新しい情報を習得したり、「スナップショット」を更新したりすることはできません。LLMが回答の作成に使用した情報は、トレーニング済みの情報に限定されており、数か月前のものであったり、特定の情報が含まれていなかったりする場合があります。

これこそまさにRAGの利点です。LLMは、完全に再トレーニングしなくても、自社の知識ベース外の最新情報や専門情報にアクセスできます。

RAGは、LLMを特殊なコンテキストで導入する企業にとって特に価値があります。会話型 AI に新製品について話してもらいたいとしたらどうでしょう。セールストレーニングの顧客としてのロールプレイ、または社内ガイドラインを遵守していますか？これらの情報の多くは専有情報であり、LLMのトレーニングデータには含まれていないため、RAGは企業固有の知識ベースでLLMを強化しようとしている企業にとって貴重なツールとなっています。

RAGはどのように機能しますか？

あなたが製薬会社で、特定の医薬品に関するユーザーの質問に答えるようなエクスペリエンスを作りたいと想像してみましょう。従来のLLMだけでは不十分です。ユーザーの質問に答えるのに十分な具体的な情報がないため、幻覚 (虚偽の情報を含む応答) が発生しやすく、不正確で潜在的に有害な回答につながる可能性があります。一方、RAG を使用すれば、特定の情報をリアルタイムで利用したエクスペリエンスを作り出すことができます。

まず、RAG には ナレッジベース 関連情報を引き出すことができます。これには、投与量情報、臨床試験結果、医薬品マニュアル、または独自のデータベースからの情報などが含まれます。患者から適切な使用法について質問されたり、医師から薬物相互作用について質問されたりしたときに、ナレッジベースから関連情報を迅速かつ正確に見つけられるようにしたいと考えています。そのためには、ナレッジベースを次のような形に変える必要があります。 ベクターデータベース。

「これこそまさにRAGの利点です。LLMは、完全に再トレーニングしなくても、自社の知識ベース外の最新情報や専門情報にアクセスできます。」

ベクターデータベースを使用すると、キーワードではなく、質問の意味に一致する情報を検索できます。例えば、ユーザーが「アスピリンの副作用は何か？」と検索したとします。キーワード検索では、「副作用」と「アスピリン」と完全に一致する文書のみが検索されます。これは便利ですが、それらのキーワードを直接使用していない重要な情報を含む文書を見逃す可能性があります。一方、セマンティック検索は質問の意味を理解し、関連情報を検索しようとします。データベースを検索すると、次のような文書が返されます。 鎮痛剤使用の長期的影響、抗凝血薬の合併症、アスピリン感受性またはアレルギーの症状。 質問の意図を理解することで、キーワード検索では見逃す可能性のある、より包括的な回答が得られます。

ベクターデータベースを作成するには、すべてのドキュメントをナレッジベースに変換します。 埋め込み、意味を捉えた数字のリスト。ユーザーが「アスピリンの副作用は何か？」などの質問をするとまた、その質問は埋め込み形式にも変換されます。次にRAGは、埋め込まれた質問に最も近い文書埋め込みをデータベース内で検索し、最も関連性の高い情報を返します。必要な知識が見つかると、その情報と元の質問がLLMに渡され、LLMはそれを使用して専門的な回答を生成します。

RAGを使用すると、製薬向け会話型AI ナレッジベースからの特定の情報に基づいて、医薬品、副作用、相互作用などに関する正確で最新の情報を提供できます。

費用と時間がかかるLLMの更新とは異なり、RAGデータベースは低コストで新しいデータで継続的に更新できます。

RAG にはどのような利点がありますか?

RAGでは、LLMを特定のコンテキストに合わせて調整できるだけでなく、LLMだけを使用する場合と比べていくつかの利点があります。

費用と時間がかかるLLMの更新とは異なり、RAGデータベースは低コストで新しいデータで継続的に更新できます。これにより、組織内外で利用可能な膨大な量のデータにシステムをリアルタイムでリンクできます。技術マニュアル、ポリシーマニュアル、トレーニングビデオ、セールスプレイブック、カスタマー・リレーションシップ・マネジメント・ツール、過去の売上情報、外部の市場データベースやインデックスへの更新は、LLM の回答にすぐに統合できます。

さらに、ベクターデータベースは、LLMだけとは異なり、特定の情報源を提供できます。この機能により、アウトプットを生成する際にソースを引用できるため、回答の透明性が高まり、信頼性が高まります。金融や医療など、高い正確性が求められる分野では、情報源情報の透明性が大きなメリットとなります。また、RAGを使用すると、システムが回答を生成するために使用する情報をより細かく制御できるため、潜在的なコンプライアンスリスクの防止に役立ちます。

最後に、LLMは十分な情報がないのに質問に答えるのに苦労していることで有名で、幻覚を引き起こすことがよくあります。人工知能による幻覚のせいで、すでに一部の専門家が窮地に立たされています。その中には以下が含まれます。弁護士、研究者とジャーナリスト。LLMがRAGを通じてより多くのコンテキスト固有の情報をリアルタイムで参照できるようにすることで、モデルはトレーニングデータに制約されなくなります。LLMが入手できる強力な公開情報源がない場合、LLMは簡単に虚偽の情報を生成し、代わりにRAGを使用して他の情報源をチェックします。

Retrieval-Augmented Generation（RAG）による改善は、正確性と関連性が最優先される業界では非常に重要です。そのため、クライアントを含む多くの組織がこのテクノロジーを真剣に受け止めています。UneeQでは、RAGを独自のオーケストレーションツールに統合しました。シナプス™ は、製品を真に理解し、顧客と母国語でコミュニケーションできる、AI主導のデジタルヒューマンを育むことです。

シナプスは、人間の脳と同じように、コンテキスト認識、記憶検索、適応応答生成など、人間のような会話の複数の側面をまとめています。RAGテクノロジーを活用することで、Synapseは専門知識の膨大なリポジトリにリアルタイムでアクセスできるようになり、デジタルヒューマンの応答が会話が流暢になるだけでなく、正確で最新の情報に基づいた応答が可能になります。

デジタルヒューマンはRAGと統合できますか？

UneeQはRAGの力を利用して、内部と外部の知識ベースをシームレスに統合します。この機能は当社の Synapse プラットフォームの基礎であり、デジタルヒューマンを知識豊富な製品エキスパートや本物のブランドアンバサダーへと変身させるのに役立ちます。

組織内の最新データにアクセスできるデジタルヒューマンを配置することには、多くの利点があります。

1。顧客体験の強化

‍多くのお客様にとって、ウェブサイトをナビゲートしたり、製品情報を読んだりするのは大変でイライラするものです。UneeQでは、デジタルヒューマンが複雑な技術的詳細を抽出してパーソナライズされた会話にし、顧客が自社の製品とのつながりを保ちながら自分の言語で話せるようにしています。たとえば、ある電子商取引アシスタントは、インドネシアの観光旅行に最適なカメラを勧めるなど、幅広い知識をリアルタイムで活用して、顧客を適切な商品にマッチングできます。このアプローチは、コンバージョンを増やし、購入決定に対する顧客の信頼を高め、アップセルの機会を増やすのに役立ちます。

2。イベントコンシェルジュ

‍2024年だけでも、多くのクライアントがデジタルヒューマンを活用して、参加する対面式のイベントやカンファレンスでの双方向性やエンゲージメントを高めています。例えば、カタール航空は、UneeQのデジタルヒューマンであるサマをファーンバラ国際航空ショーの出席者に依頼し、ファーンボロー国際航空ショーの出席者と話をしました。そこで、彼女は航空会社のブランドと旅行先情報に関する知識を活用して、次のバケーションの予約に関心のあるお客様に、よりパーソナライズされた会話体験を提供しました。また、カタール航空のグループ最高経営責任者とともに、次世代のQ Suiteビジネスクラスの立ち上げを支援するために、ジャーナリストたちに印象的なスピーチを行いました。

‍3。上級セールストレーニング

‍当社のデジタルヒューマンは、現実的なロールプレイシナリオに取り組むことで、営業スタッフのトレーニングを支援します。RAGを活用したこれらのデジタルトレーナーは、貴社のセールスプレイブック、ブランドボイスのガイドライン、詳細な顧客ペルソナを活用して、豊かで微妙な会話を実現できます。これにより、トレーニングの効果が高まり、営業チームが御社の製品やサービスを深く理解できるようになったことが分かりました。UneeQは、デジタルヒューマンとの自然なやり取りを通じて学ぶことで、顧客にサービスを提供するための自信と知識が豊富な営業担当者を育成するのに役立ちます。