最近よく耳にするRAGって何？社内AIチャットにおけるデータ連携の仕組みを解説

ソフトバンク公式ビジネスチャンネル

11 Apr 202407:08

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

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🤖 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。

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📈 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

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、テキスト生成AIにおいて外部情報を活用する技術です。この技術を利用することで、AIは大規模言語モデル（LLM）と組み合わせて、より正確で豊かなテキストを生成することができます。動画中では、RAGが企業の内部データやマニュアルなどを取り込んで、より高品質な回答を提供する例が説明されています。

💡AI戦略室

AI戦略室は、企業内での人工知能技術の戦略立案や実装を担当する部門です。動画中では、AI戦略室の鈴木翔太さんが、RAG技術について解説しており、企業がAIを活用する方法を提案しています。

💡テキスト生成AI

テキスト生成AIは、自然言語を生成する人工知能の一種で、文章やレスポンスを自動生成することができます。動画中では、RAG技術がテキスト生成AIに外部情報を組み込ませることで、より正確なテキストを生成するしくみを説明しています。

💡大規模言語モデル（LLM）

大規模言語モデル（LLM）は、大量のデータを学習し、自然言語処理を行う高度な人工知能モデルです。動画中では、LLMがRAG技術と組み合わせられ、企業の内部情報やマニュアルを参照して、より正確な回答を提供するしくみを説明しています。

💡企業内部データ

企業内部データとは、企業が保有する業務資料、マニュアル、専門知識などが含まれます。動画中では、RAG技術が企業内部データを活用して、より適切なAIの回答を提供する際の重要性が強調されています。

💡チャットAI

チャットAIは、ユーザーとの対話を通じて情報提供やサポートを行う人工知能です。動画中では、チャットAIがRAG技術を搭載し、企業内部データに基づく回答を提供する機能が説明されています。

💡検索拡張

検索拡張は、AIが内部データベースを検索し、ユーザーの質問に関連する情報を収集するプロセスです。動画中では、RAG技術が検索拡張を通じて、企業内部データを参照してAIの回答を生成するしくみが説明されています。

💡データ整理

データ整理は、企業内部の情報を体系的に整理し、効率的に管理する作業です。動画中では、企業が国産LLMの活用を考慮して、内部データを整理し、RAG技術との連携を強化する重要性が説明されています。

💡国産LLM

国産LLMは、日本国内で開発された大規模言語モデルを指します。動画中では、国産LLMが日本語のデータ処理に特化していることや、その活用方法が説明されています。

💡HALO

HALOは、AIが生成したテキストの品質を向上させるための技術です。動画中では、HALOがRAG技術と組み合わせられることで、企業内部データに基づく回答の品質を向上させることが説明されています。

💡車内データ

車内データとは、企業が保有する車両に関する情報を指します。動画中では、車両データの整理がRAG技術との連携を強化し、AIの回答品質を向上させることが強調されています。

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。