RAG（Retrieval-Augmented Generation:検索拡張生成）は、生成AI技術の一つで、情報の検索と生成を組み合わせた新しいアプローチです。
これにより、AIはインターネット上やデータベースからリアルタイムで情報を取得し、その情報を基に高精度な回答を生成することができます。
RAGは、主に大量の情報が必要とされる複雑なタスクや専門的な質問に対応するために利用されます。
RAG（検索拡張生成）の仕組み
RAGの基本的な仕組みは2つのステップから成り立っています。
- 検索（Retrieval）
AIが外部のデータベースやウェブページから関連する情報を検索します。
従来の生成AIはトレーニングデータに基づいて回答を生成していましたが、RAGではリアルタイムで最新の情報を取得することが可能です。
- 生成（Generation）
検索した情報を基に、ユーザーの質問に対して自然な文章で回答を生成します。
より正確で信頼性のある回答が得られます。
RAG（検索拡張生成）の利用シーン
- 医療
最新の研究や論文を検索し、それを基に患者へのアドバイスや診断サポートを提供します。
- 法律
法律に関する質問に対して、最新の法改正や判例を参照しながら回答を生成します。
- ビジネス
市場調査や競合分析のために、リアルタイムのデータを基にレポートを作成します。
RAG（検索拡張生成）のメリットとデメリット
メリット
- 常に最新の情報を提供
リアルタイムで情報を取得できるため、古い情報に頼ることなく最新のデータに基づいた回答が可能です。
- 高い精度
検索と生成を組み合わせることで、より正確で詳細な回答が期待できます。
デメリット
- 処理時間が長い
検索と生成のプロセスを組み合わせるため、従来の生成AIに比べて処理に時間がかかる場合があります。
- 依存性
外部データソースに依存するため、データの信頼性やアクセス権限に左右されることがあります。
まとめ
RAG（検索拡張生成）は、検索と生成を組み合わせた新しいAI技術であり、複雑な質問や最新の情報が必要な場面で非常に有効です。
この技術は、医療、法律、ビジネスなど幅広い分野で活用されており、AIの可能性をさらに広げるものです。
ただし、処理時間や外部データへの依存といった課題も存在するため、使用場面に応じた最適な活用が求められます。
