検索拡張生成 (RAG)
RAG は、検索拡張生成の略です。 この頭字語は、ライブ データまたは頻繁に更新されるデータを取得してベース AI システムまたは AI モデルを拡張し、よりコンテキストに基づいた回答を提供するという基本原則を強調しています。
検索拡張生成（RAG）とは何ですか？
検索拡張生成 (RAG) は、外部で利用可能なデータ (多くの場合、独自またはドメイン固有のデータ) を大規模言語モデル (LLM) を使用するワークフローに統合する、生成 AI の効果的な手法として登場しました。 RAG は関連するコンテキストを取得し、リクエストを行う直前にそれを追加のプロンプト コンテキストとして追加します。これにより、トレーニング データ セットのみを活用できるスタンドアロン モデルで可能だったものを超えて、AI 応答の効率と精度が向上します。
RAGは何に使われますか？
RAG は、AI における基本的な課題、つまり、基盤となる LLM が古い情報でトレーニングされている場合でも、静的モデルを最新かつ最も関連性の高いデータで最新の状態に保つ方法に対処するために使用されます。 一般的な RAGapplicationsには次のようなものがあります。
- カスタマーサポート: AI 駆動型チャットボットは、最新の製品マニュアル、システム ステータス情報、顧客履歴を取得し、より迅速かつカスタマイズされた解決策を提供します。
- リアルタイム分析: 企業は金融市場のフィード、ソーシャル メディアのトレンド、モノのインターネット (IoT) デバイスのストリームを活用して、意思決定の精度を高めます。
- ナレッジマネジメント: 社内 Wiki、研究アーカイブ、その他のコンテンツ リポジトリは、AI モデルがトレーニングだけでは保存できない重要な参照を提供します。
生成AIユースケースにおけるRAGの仕組み
ほとんどの生成 AI モデルは、固定されたトレーニング サイクル中に情報を学習します。 トレーニングが終了すると、モデルは特定の時点まで、または特定のデータ制約内でのみ知識を保持します。 RAG は、推論時、つまりユーザークエリが到着した瞬間に外部ソースから最新の関連データを取得することで、その知識を拡張します。
- 検索： システムは、更新された情報を含むリポジトリから最も関連性の高いドキュメント、データベース エントリ、またはベクトル埋め込みを識別します。
- 増強: モデルは取得したコンテンツを追加の「プロンプト」またはコンテキストとして使用し、基礎となるトレーニング データとシームレスに統合します。
- 世代： 静的モデルだけでは再現できない方法で、最新のデータやドメイン固有のデータによって強化された最終的な応答が生成されます。
RAGコーパス管理
RAG が確実に機能するために、組織は多くの場合、ベクター データベースまたはナレッジ グラフを通じて簡単にアクセスできる、構造化データと非構造化データで構成される最新のコーパスを維持します。 このコーパスを適切に管理するには、データの取り込み、クレンジング、埋め込み、インデックス作成を行い、検索エンジンがコンテキストに適した情報を迅速に分離できるようにします。
RAGが重要な理由
- 文脈の正確さ: RAG は、応答をリアルタイムまたは組織固有のデータと一致させることで、AI モデルが実際の状況とは無関係な回答を生成する「幻覚」を大幅に削減します。
- より最近の情報: RAG を使用すると、データが変更されるたびに大規模なモデルを高価な再トレーニングしたり微調整したりする必要がなくなり、モデルがオンデマンドで最新のコンテンツをクエリできるようになり、応答コンテンツの品質と最新性が向上します。
- 規制遵守: RAG は、ユーザーのアクセス権に合わせたデータの選択的な取得をサポートし、プライバシーとデータ保護規制へのコンプライアンス維持に役立ちます。
- コスト効率: クエリごとに最も関連性の高いデータのみが取得されるため、ストレージと計算リソースの管理が容易になります。
- より優れたデータ保護: 機密データはコア LLM とは別に取得できるため、モデルに組み込まれることはなく、ジェイルブレイクやモデルの盗難が発生した場合のデータ漏洩のリスクが軽減されます。
RAGの未来
コンテキスト ウィンドウの拡張などの AI の進歩により、モデルが膨大な量のテキストをネイティブに考慮できるようになり、消費者にとっての RAG の重要性が低下するように見えるかもしれません。 しかし、マルチクラウド環境全体に分散された膨大な量のデータを持つエンタープライズ レベルの組織では、依然として急速に変化する広範囲に分散されたデータ ソースの問題に直面しています。 RAG は、モデルのコンテキスト ウィンドウに過負荷をかけたり、データが拡散するリスクを冒したりすることなく、最も関連性の高い承認済み情報を選択的に利用することで、この課題に対処します。 AI が企業のワークフローにさらに深く統合されるにつれて、RAG は、タイムリーでコンテキストが豊かで、高精度な出力を提供するための重要な戦略であり続けるでしょう。
F5 によるエンタープライズ AI 導入の取り組み
F5 は、マルチクラウド環境全体にわたる分散された異種データ ソースを AI モデルにシームレスに接続することで、検索拡張生成 (RAG) の安全な接続を実現する上で重要な役割を果たします。 企業が高度な AI アーキテクチャを採用するにつれて、F5 はF5 分散クラウド サービスを使用して企業データへの高性能で安全なアクセスを保証します。 分散クラウド サービスは、ポリシーベースの制御、統合 Webapplicationファイアウォール (WAF)、転送中の暗号化をサポートし、ネットワークとセキュリティに対する統一されたアプローチを提供します。 F5 は、さまざまなストレージの場所から安全かつリアルタイムで選択的なデータ取得を可能にすることで、企業がスケーラビリティ、レイテンシ、コンプライアンスに関する課題を克服し、機密性の高い企業情報を保護しながら AI モデルを効率的に運用できるよう支援します。
F5 がエンタープライズ AI 導入をどのように実現するかについては、こちらをご覧ください。
