最近よく耳にするRAGって何?社内AIチャットにおけるデータ連携の仕組みを解説
Summary
TLDR鈴木翔太からお伝えするのは、最近注目されているRAG技術についてです。RAGは「リトリーバル・メテジェネレーション」の略で、大型言語モデルを用いたテキスト生成に外部情報を組み合わせ、回答の正確さを向上させる技術です。特に企業が社内情報を活用してチャットAIを導入しているところが多く、RAGが役立ちます。この技術を用いることで、一般的な知識だけでなく、企業独自のデータも活用した高精度の回答が可能になります。また、日本語特化の大型言語モデルが登場する見込みで、企業は今からデータを整備し、RAG技術と組み合わせることで、より効果的に活用できるようになることが重要です。
Takeaways
- 📣 RAG(リトリーバル・メテジェネレーション)は、ChatGPTのようなテキスト生成AIに外部情報を組み合わせる技術です。
- 🔍 RAGは、大規模言語モデル(LLM)の回答能力を向上させるために使用されます。
- 💡 RAGは、企業の社内情報検索やマニュアルからの回答、熟練の技術者の知識伝承などに活用されます。
- 📚 RAGのメカニズムは、ユーザーの質問と社内データベースからの回答を言語モデルに渡し、テキスト生成を実行します。
- 🔗 RAGを利用することで、ChatGPTのハルシネーション問題や一般的な成功法則の不明瞭な問題を解決することができます。
- 🇯🇵 国産のLLMが注目され、日本語のデータ処理に特化したモデルが登場すると予想されています。
- 🔗 国産LLMとの連携を通じて、企業の日本語データの活用がより効果的になります。
- 🕒 RAGの活用は、新年度の業務引き継ぎやデータの整理に役立ちます。
- 📈 企業は、RAGを強化するために、社内データを充実させることで、AIとの連携をスムーズに行うことができます。
- 📖 テキストデータを丁寧に整理し、直感的で分かりやすい表現にすることで、AIの理解を助けることができます。
- 🎥 本動画では、RAG技術の重要性やその活用方法について解説されています。
Q & A
RAGとは何を指す技術ですか?
-RAGは「リトリーバル・メテジェネレーション」の頭文字をとったもので、テキスト生成AIにおいて外部情報を組み合わせる技術を指します。
RAG技術はどのように機能しますか?
-RAG技術は、ユーザーが入力した質問に対して、外部情報(社内情報やマニュアルなど)を検索し、その情報を基に言語モデルが回答を生成する仕組みです。
RAG技術の利点は何ですか?
-RAG技術の利点は、一般的な言語モデル(LLM)に比べて、特定の企業や分野に関する知識を組み込んだ回答を提供できることです。これにより、より正確で適切な情報を提供できます。
RAG技術を実際に導入している企業が多いですか?
-最近は、特に社内のチャットAIを導入している企業でRAG技術が注目されています。
RAG技術を導入するためにはどのような準備が必要ですか?
-RAG技術を導入するためには、まず社内データを整理し、適切な形式で蓄積する必要があります。また、そのデータの整備には時間がかかるため、早い段階から準備を行うことが重要です。
国産LLMがRAG技術とどのように関連しますか?
-国産LLMは日本語の扱いに特化した言語モデルであり、RAG技術と組み合わせることで、日本語の企業データをより効果的に利用できます。
RAG技術を導入する際の注意点は何ですか?
-RAG技術を導入する際には、社内データの品質や正確性を確保することが重要です。また、データのプライバシーやセキュリティーも考慮する必要があります。
RAG技術が普及することによる影響は何ですか?
-RAG技術が普及することにより、企業の特有の知識や経験がより効果的に活用され、サービスや製品の質の向上が期待できます。
RAG技術を活用した企業の具体的な例はありますか?
-現在、具体的な企業の例は明確ではありませんが、RAG技術を導入している企業は増えつつあると考えられます。特に、チャットAIを導入している企業で注目されています。
RAG技術を理解するためにはどのような知識が必要ですか?
-RAG技術を理解するためには、言語モデルや自然言語処理(NLP)の基礎知識が必要です。また、RAG技術がどのように機能するかを理解するためには、機械学習やデータベースの知識も重要です。
RAG技術は今後どのように発展する見込みですか?
-RAG技術は、今後ますます重要な技術となり、企業によるデータの活用方法やAIの応用範囲が拡大するにつれ、さらに発展し続ける見込みです。
Outlines
🤖 AI戦略室の鈴木翔太によるRAG技術解説
この段落では、ソフトマン株式会社のAI戦略室の鈴木翔太がRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術について解説しています。RAGは、テキスト生成AIであるLLM(Large Language Models)に外部情報を組み合わせる技術で、企業が社内情報を活用してAIチャットボットをより効果的に活用することができます。RAGの仕組みは、ユーザーがアプリケーションに問いかけ、アプリケーションが外部情報検索を行い、検索結果を言語モデルに渡して回答を生成するというものです。この技術を活用することで、一般的なLLMが持つハルシネーションの問題を解決し、企業独自の成功法則をより正確に伝えることができます。また、国产LLMの登場に備え、企業内データを整理し、RAG技術を活用することで、より効果的なデータ管理が可能となります。
📈 企業内データの整理とRAG技術の重要性
この段落では、企業内データの整理とRAG技術の重要性が強調されています。企業内データの整備は時間がかかり、整理が遅れるとLLMの効果が遅延する可能性があるため、現在からデータの整理を始めることが重要です。整理されたデータはAIにとっても人間にとっても理解しやすい形式にすることが望ましいです。特に、図や表などのデータは直感的に理解しにくいものがあるため、テキスト化してAIが理解しやすくすることが重要です。国产LLMが本格的に提供される前に、企業内データを充実させ、RAG技術を強化することで、データの活用がスムーズに行われ、競争優位を確保することができます。
Mindmap
Keywords
💡RAG
💡AI戦略室
💡テキスト生成AI
💡大規模言語モデル(LLM)
💡企業内部データ
💡チャットAI
💡検索拡張
💡データ整理
💡国産LLM
💡HALO
💡車内データ
Highlights
紹介した技術はRAG(Retrieval-Augmented Generation)と呼ばれるもので、ChatGPTなどの言語モデルを改善するための最新の技術です。
RAGは、リトリーバル・メテジェネレーションの頭文字をとった造語で、外部情報を利用したテキスト生成を可能にします。
RAGは、企業の社内情報検索やマニュアルからの回答、熟練された技術の伝承など、様々な場面で活用されています。
RAGを搭載したアプリケーションは、ユーザーの質問に対して社内情報やデータベースから回答を検索し、言語モデルと共にテキストを生成します。
RAGの仕組みは、ユーザーの質問と関連する情報を言語モデルに渡し、より正確な回答を生成するプロセスです。
RAGの利用は、ChatGPTなどでよく見られるハルシネーション(誤った情報の繰り返し)の問題を軽減する可能性があります。
国产の言語モデル(LLM)が注目される中、RAGとの連携によって日本語のデータでも高品質な応答が期待できます。
RAGの活用は、企業の内部データの整理と蓄積を促進し、効率的な業務引き継ぎや知識の共有を支援します。
企業内でのRAGの導入が、新年度の業務改革や体制変更に合わせて行われることが望ましいタイミングです。
RAGの使用により、企業内部のデータがより効果的に活用され、AIによる自動化や効率化が期待されます。
RAGの仕組みを理解し、適切に活用することで、企業の知識管理や技術伝承を強化することができます。
RAGは、AI技術の進化と共に今後ますます注目される技術であることが予想されます。
企業は、RAGを活用して、自社の特有の知識や情報を最大限に活用することで、競争優位性を確保有机会。
RAGの導入は、企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)において重要なステップとなる可能性があります。
RAG技術の活用が、企業のコミュニケーションや問題解決の速度を向上させる効果が期待されます。
RAGは、AIの発展と共に進化し、より高度な機能や応用が期待される技術です。
企業はRAGを活用することで、よりスムーズな業務遂行や、従業員の生産性の向上につながる可能性があります。
RAG技術の理解と適切な活用が、企業のイノベーションや競争力を高めるために重要な要素となるでしょう。
Transcripts
皆さんおはようござい
ますソフトマン株式会社AI戦略室の鈴木
翔太と申します本日もですね鈴木翔太に
よる緩い最先端テクノロジー解説始めて
いきたいと思いますえ本日はですね
RAGと書いてラグと読むんですけどこの
ラグについてお話をしていきたいと思い
ますえ最近ですねまチットGPTのこの
急速な普及に伴い注目されてる技術がラグ
RAGと書くんですけどラグと呼ばれてる
ものになっておりますラグはですねえある
頭文字を取ったものでしてえ
リトリーバル
メテジェネレーションこの頭文字を取って
RAGラグという風に言われております
これですねえ普段あのチットGPTのよう
なこうテキスト生成AIを使うとに大規模
言語モデルま通称llmをによるこう
テキスト生成を行うわけですけどこの
テキスト生成に外部の情報を組み合わせる
これによってそのllmの回答制度を向上
させる技術これをラグえリトリーバル
アメンティジェネレーションラグという
技術という風に呼ばれておりますでこれ
ですねま特にこう社内のえチャットAIを
導入されてる企業さん最近とても多いと
思うんですけどこの社内情報の検索であっ
たりえ例えばこうマニュアルから回答する
だとかあとこう熟連のえ職人さんの技術を
こう伝承していくとかそういう時にこのラ
グってのが使われるわけですねでですね
あのラグの仕組みをあの簡単にお話して
いくとえまずですね登場物え4つおります
まずこユーザーさんこのユーザーさんが
アプリケーションこの車内のチャットAI
に問いかけますまユーザーがよくあるこう
質問を入力するやつですね例えばある業務
を行う時にえこのプレスリリースのえ作成
についてどんな手順がありますかて聞いて
いきますでこのですねアプリケーションが
ラグを搭載してるものの場合は外部情報に
これ検索しにきます要はさっきのプレス
リリースについての社内の情報をここに
あれで検索してくるわけですねなんでこう
検索拡張って言われてるわけですけどで
その検索結果をアプリケーションに返し
ますでこっから言語モデルにさっきの
ユーザーからの質問こさっきのさっきのえ
とプレスリリースをどんなえ作成手順で
作りますかっていうところの質問とここの
社内のデータベースから持ってきた回答を
一緒に質問とその参照データを一緒に言語
モデルに渡しますで言語モデルが
アプリケーションにその回答えとテキスト
生成を返して最終的にアプリケーションが
こうユーザーへ返すとこれによってここの
ワンクションです車内データを検索してい
るっていうところを挟むことによって
いわゆるこうチャットGPTでよく起こり
がちなそのハルシネーションであったり
こうですねこう一般的なもしこの
データベースがなかったら一般的なプレス
のサクセス方法分かるわけですけどその
自社固有の特有のサクセス法分からない
わけでそれはですねここの自社データの
検索額調節ラグによって保管するっていう
技術がラグデータっていう風に言われて
おりますえこのラグデータですねやっぱ私
あの前前回の動画でお話させていただいた
国産llmがやっぱ今年度注目されてく中
でやっぱりこの国産llmというその日本
語の扱いに特化したllmが来るってのは
もう確信しているのでそれに沿ってここの
車内データのラグが連携することによって
要は車内データってこう日本語のデータが
やはり今皆さんの企業の中で多いと思うん
ですけどその日本語のデータを日本語に
特化したllmが処理してくれて最後回答
を行ってくれるとなのでこの国産llmの
普及に従って確実に今から抑えておきたい
ポイントがこの車内データの連携ま
すなわちラグっていう風に僕は思っており
ますでなんであえてこのタイミングであの
このお話をしているかと言うとですねあの
大ぶまこう日本語の国産レレの話もあの
ちょいちょいちょいちょいちょいちょい出
てきていますけども本格展開はしていない
とでもしこれがバンって本格展開した時点
からここの外部情報ま車内のこうデータを
抑えに行くときっと出遅れると思うんです
ねなぜかとこの車内データの整備って
めちゃめちゃ時間がかかるためですなので
ここの車内データのこう整理っていう
ところをもう今このタイミングから行って
いくことで本格的にこのここに来る国産
llmが本格提供を開始した時になんとか
間に合わせるようにしていただきたいって
のがあえてこのタイミングでちょっと先行
して皆様にお話ししている理由となって
おりますま特に今ですねあの新年度になっ
てこう体制が変わってこう業務の引き継ぎ
とか本当至るところで行われてると思うん
ですけどそんな時は是非ですねあのその
引き継ぎのデータを本当にこう人に分かり
やすいように綺麗に整えていただいてここ
にくるこう車内データとして蓄えておくと
大体こう人が分かりやすいものっていうの
はAIにとっても分かりやすいことが
ほとんどまたまにこう図とかあの表とか
若干分かりにくいものもあったりするん
ですけどちょっとそこはまた別のとこでお
話しますでそこのなるべくこうテキスト量
をこう丁寧に丁寧に丁寧に書いてあげて
かつこう表現もより直感的で分かりやすい
ものにしていただくとそれを元にここの
国産エレでもより回答しやすくなりますの
でもう今からここに位置するその車内デー
タっていうところを充実させるこうラグを
強化するために車内データを充実する
ところをやっていただくと出遅れずに済む
んじゃないかなと思っておりますはいま
最近ですねよくこうラグRAGって無に
するけどこれ何だったんだろうなていう人
の解決になっていれば幸いですはいでは
本日もこちらの動画以上としたいと思い
ますまた来週も会えると嬉しいです本日も
ご視聴いただきありがとうございまし
た
Voir Plus de Vidéos Connexes
5.0 / 5 (0 votes)