生成AIは今も進化し続けていて、多くの関連した技術があります。
そんな中でも、今後さらに重要度が増していくのがRAGです。
RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略称です。
日本語では、検索拡張生成と呼ばれています。
仕組みとして実装するには、技術的なスキルや知識が必要です。
ただ、当記事では専門知識がなくても理解しやすいように、かみ砕いて解説しています。
全体像を理解できれば、誰もが利用できる技術だとわかってもらえるはずです。
どのようにRAGと生成AIが関わっているのか、詳しく見てみませんか？
これにより、AIが「忘れた情報」や「知らない情報」も参照でき、回答の正確性と信頼性が大幅に向上します。
ちなみに、なぜAIが情報を忘れてしまうのか興味がありませんか？
以下の記事で、情報を忘れてしまう理由を説明しています。
RAGと一言でいっても、広い意味・狭い意味での定義があります。
一般的に知られているのは、専門性の高い狭義のRAGです。
しかし、わかりやすくお伝えするために、当記事では広義のRAGもあわせて紹介します。
広義のRAGは、専門性の高い技術だけではなく、より広範な領域をカバーします。
このように定義することで、誰もが簡単に利用できる技術だと理解しやすくなります。
あなた自身も、チャットGPTを利用してRAGを体験できるでしょう。
「生成AIが事前学習だけでなく、外部情報を取り込み、それを参照しながら応答を生成する手法」の総称。
ファイル添付の場合は、そのファイル全体が「外部知識ソース」として一度にモデルに渡されるため、検索工程がシンプルになります。
狭義のRAGは、より技術的で専門的な分野にフォーカスしています。
扱うためにはスキルが必要ですが、非常に強力な仕組みです。
システムを設計する技術者の場合は、こちらの定義がしっくりくるでしょう。
「Retrieval-Augmented Generation」という技術アーキテクチャの正式形。
外部の検索システム（特にベクトルDB）で関連情報を取得 → LLMに渡して応答生成という一連の仕組み。
| 項目 | 広義のRAG | 狭義のRAG |
|---|---|---|
| 定義 | 外部情報を参照して生成する全般 | 検索工程＋生成を組み合わせた正式アーキテクチャ |
| 情報の取得方法 | ファイル添付、テキスト入力、簡易APIなど自由 | ベクトルDB、全文検索、APIで関連部分のみ取得 |
| 必要な技術 | ほぼ不要（LLMが使える環境さえあればOK） | 検索・埋め込み・インデックスなど高度な実装 |
| 適用範囲 | 小規模・単発の情報利用 | 大規模・動的・継続的な情報利用 |
| 活用者層 | 一般ユーザーも簡単に活用可 | 主にエンジニアやシステム設計者 |
| 代表例 | ChatGPTへのファイルアップロード | 社内検索AI、FAQボット、論文検索AI |
RAGは、今後の生成AIの運用において必須といえるくらい重要です。
では、なぜRAGが必要なのか？
その5つの理由を、シンプルにわかりやすく紹介します。
LLMは訓練時点までの知識しか持ちません。
最新情報は、外部ソースから取り入れる必要があります。
外部のデータを参照できれば、訓練後に出た情報（法改正、製品仕様、社内資料など）も利用可能です。
社内マニュアル、契約書、技術仕様書など、固有文書を参照して“独自のリソース”で回答できるようになります。
その結果、情報のブレが少なくなり、より正確な情報を生成できます。
生成した情報の参照元を示すことで、回答の根拠を提示できます。
たとえば、社内の情報源や、出典元を明記することもできるでしょう。
情報のソースが明確になることで、ユーザーの信頼も得やすくなります。
センシティブな情報をモデルの事前学習に混ぜず、必要時にのみ参照できるため情報管理がしやすいです。
特に機密情報や個人情報などは、保存する場所を切り分けることが重要です。
そのような場合にも、セキュリティ強度を保った運用が可能になるでしょう。
生成AIを運用するうえで、モデルの学習には一定のコストがかかります。
モデル全体を何度も学習しなおすのは、やや非効率だといえるでしょう。
RAGを活用することで、必要な情報を都度データベースから引き出せるようになります。
その結果、全データをファインチューニングしなくても良い運用が可能です。
インデックス＋生成で高精度な回答が得られるため、運用コストが軽くなります。
広義のRAGは非技術者でも使えるし、むしろ非常に向いています。
定義をわけて解説したのは、専門知識がなくてもRAGを使えるとお伝えするためです。
技術者であれば、より高度な設計やシステムへの組み込みが可能になります。
技術者でなくても、RAGの概念を理解し、活用することは可能です。
どちらにも利点があるため、多角的な視点で理解するのが良いといえるでしょう。
生成AIは膨大な知識を持っていますが、必ずしも最新・特定の情報を知っているわけではありません。
そこで外部ドキュメントを読み込ませ、情報を補完して回答を生成する方法が有効です。
これは「広義のRAG」と呼べるアプローチです。
[ユーザー質問]
↓
[ドキュメントをアップロード]
↓
[AIがドキュメントを参照]
↓
[関連箇所を抽出]
↓
[要約＋解説して回答出力]
RAGの活用は、ハルシネーションの対策として非常に有効です。
ハルシネーションは、生成AIが創造的であるが故に発生する設計上の現象です。
その現象を大きく減らすために、RAGは大いに活躍してくれることでしょう。
ハルシネーションは、ユーザーが注意深く観察しなければ気づかない場合もあります。
そういった意味でも、事前に対策できるという点で有用だといえます。
RAGはハルシネーション対策として有効なのは間違いありません。
しかし、完璧ではないという点は覚えておく必要があります。
ハルシネーションを減らす仕組みはありますが、最終的には人間の判断が重要です。
RAGのシステムを実現するには、以下の4つの要素が必要です。
上記の項目のうち、以下の3つをより具体的に解説します。
専門的な内容が含まれるので、興味がない場合は読み飛ばしてもOKです。
RAGは、外部のデータソースから情報を検索して、それを基に生成モデル（例えばGPT）が回答を補完する手法です。
データソースにはさまざまな形式の情報が使われます。
PDFやWordのような非構造的な形式からテキストを抽出する際には、テキストの品質が低下することがあります。
そのため、精度を上げるためには前処理が必要です。
特に、不要な改行や余分な空白などを削除する作業が重要です。
データソース内に同じ内容が複数回出てきたり、冗長な部分が発生することがあります。
その場合は、検索効率や生成された回答の品質が低下するため、重複した情報を削除する必要があります。
Web記事やデータベースの場合、必要な情報を適切な形式に整形する必要があります。
たとえば、Webスクレイピングを行う場合、HTMLタグを取り除き、必要なテキスト部分を抽出する作業が必要です。
異なるデータソース（PDF, Word, Web記事など）を統一されたフォーマットに変換することも重要です。
これは、システムで一貫性を持って扱うための作業です。
埋め込みモデルとは、文章や単語などのテキストデータを固定長のベクトル（数値の集合）に変換するモデルです。
テキストデータの意味的な情報を数値で表現するもので、類似度計算や検索などに利用されます。
埋め込みモデルの選定は、主に用途や規模によって決まります。
商用でスケーラブルなサービスを求める場合はOpenAIの埋め込みAPIが便利です。
ローカル環境で高速に処理したい場合はsentence-transformersが適しています。
データを外部に送信せず、完全にオンプレミスで処理ができるため、プライバシーやセキュリティ面で優れています。
ベクトルデータベースとは、文章・画像・音声などのデータをベクトル（高次元の数値）に変換して保存するデータベースです。
類似検索（近いベクトルを探す）を効率的に行うために利用されます。
| 名前 | 特徴 |
|---|---|
| Pinecone | マネージド型、スケーラビリティ・スピード重視（商用向け） |
| Weaviate | GraphQL対応、モジュール型で柔軟、LLM連携機能あり |
| Milvus | 高性能なスケーラブル設計、Zillizが提供 |
| Qdrant | Rust製で高速、安全設計、オンプレミス・クラウド両対応 |
| FAISS | Facebook製のライブラリ、ローカルで使える、高速だが単体では分散不可 |
基本的には、データベース単体ではベクトルを生成できません。
そのため、埋め込みモデルでベクトルを生成してから使います。
多くのベクトルDBは、近似近傍探索（ANN）を使って高速化しています。
ここまで、以下の4つの構成要素について解説してきました。
次に、これら4つの要素がどのように使われて動作するのか具体的に紹介します。
まず、検索や生成に使いたいデータ（例えば、テキスト、文書、記事など）を集めます。これらはまだ「生データ」なので、次のステップでそれを処理します。
得られたデータを埋め込みモデルに渡し、ベクトル（数値表現）を生成します。
埋め込みモデルはテキストを入力として受け取り、その意味を捉えた高次元のベクトルを出力します。
例えば、文書が似ている場合、その文書の埋め込みベクトルも似た数値になります。
ここでは、各データに対応する埋め込みベクトルが一つ一つ計算されます。
生成された埋め込みベクトルをベクトルデータベースに保存します。
ベクトルデータベースは、効率的に埋め込みベクトルを検索できるように設計されており、以下のことを行います。
保存されたベクトルは、後でクエリに対して検索され、最も関連性の高いデータを引き出すために利用されます。
ユーザーからクエリ（質問や入力文）が来ると、クエリを埋め込みモデルに渡してベクトルを生成します。
次に、このクエリベクトルを使ってベクトルデータベースを検索し、最も関連性の高い埋め込みベクトル（つまり、関連する文書や情報）を取得します。
その後、取得したデータ（文書や情報）を基に、生成AIが適切な応答を生成します。
この応答は、検索された情報を基にした生成的な回答となります。
埋め込みベクトルを生成して保存するのは、データを後で検索しやすくするためです。
ベクトルデータベースは、生成されたベクトルの保存と高速検索を担っています。
例：「Nexus AIのレギュラー会員で使える特典は？」とチャットボットに質問した場合
[ユーザー質問]
↓
[Embedding変換]
↓
[Vector DBで類似情報検索（あいまいな表現もカバー）]
↓
[上位3〜5件を取得]
↓
[LLMに渡して文章生成]
↓
[回答出力]
このように、Embedding＋Vector DBは曖昧な質問や表現の違いに強く、FAQやサポートBotの質を格段に上げる役割を果たします
ここまで、RAG（Retrieval-Augmented Generation）について詳細に解説してきました。
結論としては、より根拠のある結果を出力するためには、RAGは必須といえます。
技術者であってもなくても、何らかの形でRAGの仕組みは活用可能です。
意図したとおりの出力を得るために、根拠となる資料をできるかぎり提示しましょう。
広義のRAGは、小規模・短期的な情報補完に適しています。
技術知識がなくてもすぐ活用できるのが特徴です。
たとえば、チャットGPTであれば、ファイルを添付して共有できます。
公式ドキュメントや資料を提供することで、あいまいな情報は確実に減少します。
狭義のRAGは、大規模・継続的な情報活用に強い仕組みです。
企業システムや高度な検索が必要な場面に向いています。
また、APIを利用してAIを取り入れる動きもさらに加速していくでしょう。
その際に、システムにRAGを組み込むことで、専門性の高い分野にも対応できます。
このような仕組みを理解することは、今後の進化発展に対して重要な意味を持ちます。
当サイト（Nexus AI）は、AIでより良い未来を創造するコミュニティです。
様々な情報共有や意見交換に興味があれば、以下のリンクから参加できます。
RAG（検索拡張生成）とは、AIが答えを作るときに、外部の情報も参照してより正確な答えを作る仕組みです。
AIは大量の知識を持っていますが、最新情報や特定の専門情報までは知らないことがあります。RAGを使うと、最新の情報を取り入れて回答できます。
AIはまず「関連しそうな情報」を検索し、それを元に答えを生成します。例えると、司書が本棚から本を探して、その内容を分かりやすくまとめるイメージです。
はい。専門知識がなくても、RAGを組み込んだサービスやアプリを使えば、簡単に外部情報を参照したAI回答を得られます。
例えば、業務マニュアルを自動でまとめたい、最新ニュースの内容を質問に答えたい、専門資料の情報をAIに整理させたい、といった場面で役立ちます。
RAGは情報を補助する仕組みですが、情報源によっては間違いも含まれることがあります。最終的には人が確認することが大切です。
仕組み自体は少し専門的ですが、利用者はアプリやサービスを通じて簡単に使えます。難しい技術は裏側で処理されます。
普通のAIは自分の中の知識だけで答えますが、RAGは外部の情報も取り入れて答えるので、より正確で最新の回答が可能です。
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