リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）の実用ガイドとAIにおけるRAGの完全な形式

私たちは皆、AIチャットボットとのやり取りで、簡単な質問をしたのに、役に立たない曖昧な答えや、6ヶ月前の情報、あるいは全く間違った答えを返された経験があります。これらのAIの「幻覚」は、単にイライラするだけでなく、顧客の信頼を損ない、サポートチームの仕事を増やすことになります。

もっと良い方法があります。この問題を解決する技術はリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション、略してRAGと呼ばれます。これは、AIに閉じた本の試験を受けさせるのではなく、開いた本の試験を受けさせるようなものです。すべてを記憶から知っていることを期待するのではなく、参照するための適切な教科書を与えるのです。

この記事では、RAGとは何か、実際にどのように機能するのか、そして開発者チームを必要とせずに、役に立ち正確なAIアシスタントを構築する方法について説明します。

RAGとは何で、なぜ重要なのか？

まず最初に、名前について説明しましょう。AIにおけるRAGの正式名称はリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションです。

最も簡単な考え方は、閉じた本の試験と開いた本の試験の違いです。標準的な大規模言語モデル（LLM）は、ChatGPTの背後にあるようなもので、何千冊もの本を読んだ優秀な学生のようなものですが、すべての質問に対して純粋に記憶（その訓練データ）から答えなければなりません。多くのことを知っていますが、その知識にはカットオフ日があり、多くのギャップがあります。答えを知らない場合、推測するかもしれませんが、その推測は完全に間違っていても非常に自信を持って聞こえることがあります。

アセット1: [インフォグラフィック] – 標準的なLLMとRAGモデルの並列比較。左側には「標準LLM」とラベル付けされた脳のアイコンがあり、「限られた訓練データ（記憶のみ）からの回答」と書かれたテキストが一般的で、誤った可能性のある回答を指しています。右側には同じ脳のアイコンと「RAGモデル」とラベル付けされた本のアイコンがあり、「会社の知識ベース（リアルタイムデータ）からの回答」と書かれたテキストが正確で、出典のある回答を指しています。

代替タイトル: AIにおけるRAGの正式名称を説明する比較インフォグラフィック。

代替テキスト: 閉じた本と開いた本の試験のアナロジーを使用して、標準的なLLMとRAGモデルを比較することで、AIにおけるRAGの正式名称を視覚的に説明するインフォグラフィック。

一方、RAGを搭載したモデルは、同じ学生が教科書を試験に持ち込むことができるようなものです。そしてその「教科書」は、あなたの会社の内部知識ベース、ヘルプセンターの記事、過去のサポートチケット、すべての内部文書です。

基本的に、RAGは大規模言語モデルをリアルタイムで会社の情報に接続するシステムです。これにより、AIの応答が事実に基づくようになり、はるかに正確で関連性のあるものになります。RAGはLLMの人間のように理解し書く能力を置き換えるものではなく、推測する必要がないように正しい事実を提供するだけです。

AIにおけるRAGの正式名称が実際にどのように機能するか

では、これがどのように機能するのでしょうか？AIが質問を受け取ると、RAGプロセスは3つの簡単なステップに従って正確な答えを見つけて提供します。

ステップ1: 適切な情報を見つける（リトリーバル）

ユーザーが質問をすると、RAGシステムが最初に行うのは関連情報を検索することです。それは、特定の文書セットをスキャンして答えを持っている可能性のあるスニペットを見つける超高速の司書のようなものです。

ここで多くのRAGシステムが失敗します。彼らはしばしば1つの場所、例えば1つのヘルプセンターしか検索できません。しかし、会社の知識は1つの場所にあるわけではありませんよね？それは至る所に散らばっています。eesel AIのようなツールは、すべてのソースに一度に接続することでこれを回避します。過去のZendeskのチケット、Confluenceの内部ガイド、Google Docsのプロジェクト詳細、さらには過去のSlackスレッドからの解決策から情報を引き出すことができます。

アセット2: [スクリーンショット] – Zendesk、Confluence、Google Docs、Slackのロゴがハイライトされ、「接続済み」ステータスを示すeesel AIダッシュボードの「統合」ページ。

代替タイトル: AIにおけるRAGの正式名称が複数の知識ソースに接続する方法を示すスクリーンショット。

代替テキスト: ZendeskやConfluenceなどの複数のソースから情報を取得できることを示す、AIにおけるRAGの正式名称を示すeesel AIの統合ページのスクリーンショット。

ステップ2: AIにコンテキストを与える（オーグメンテーション）

システムが関連する文書を見つけたら、それをそのまま渡すのではありません。取得したテキストとユーザーのクエリを新しい、より詳細なプロンプトにパッケージ化してLLMに渡すことで、元の質問を「オーグメント」します。

例えば、簡単な質問：

"パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？"

が、AIにとってはるかに良いプロンプトに変わります：

"このユーザーの質問に答えるために、私たちの「管理者向けパスワードリセット」記事からの次のテキストを使用してください：’パスワードをリセットするにはどうすればいいですか？’"

このプロンプトは、LLMに古い一般的な訓練データではなく、承認された情報に基づいて回答を書くために必要なすべてを提供します。

ステップ3: 最終的な応答を生成する（ジェネレーション）

この新しいコンテキスト豊富なプロンプトを使用して、LLMはその仕事を行うことができます。与えられた情報を分析し、ユーザーに対して明確で正確で人間らしい回答を生成します。

最高のRAGシステムは、出典を示すことでその作業を示します。これにより、ユーザーはリンクをクリックして元の文書を自分で確認でき、AIとの信頼と透明性を築くのに大いに役立ちます。

アセット3: [スクリーンショット] – ユーザーの質問とAIの応答を示すAIチャットボットインターフェース。応答には「出典：」セクションが続き、回答を生成するために使用された文書へのクリック可能なリンクが表示されます。

代替タイトル: AIにおけるRAGの正式名称の重要な機能である出典を示すチャットボットの応答。

代替テキスト: ユーザーの質問に答え、クリック可能な出典リンクを提供するAIチャットボットのスクリーンショット。AIにおけるRAGの正式名称のジェネレーションステップを示しています。

AIにおけるRAGの正式名称を使用することのビジネス上の利点

RAGを活用することは単なる技術的な調整ではなく、賢いビジネスの選択です。AIが会社のデータに基づいていると、顧客、チーム、予算に対して実際の利益が見えてきます。

回答の正確性を向上させ、幻覚を防ぐ

これが最も重要な利点です。AIに実際の会社の文書に基づいて回答させることで、誤った、誤解を招く、または作り話の情報を提供するリスクを大幅に減らします。これにより、ブランドの評判を守り、顧客が最初から正しい答えを得られるようにします。

コストをかけずにAIを最新の状態に保つ

標準的なLLMは写真のようなもので、その知識は訓練された瞬間に凍結されます。更新するには、複雑で高価な「ファインチューニング」プロセスを経る必要があります。RAGを使用すると、そのすべてをスキップできます。返品ポリシーを更新する場合は、文書を更新するだけで済みます。AIの知識は即座に更新され、はるかに柔軟で維持費が安くなります。

AIの知識と行動を完全にコントロールする

AIに対する一般的な恐れは、コントロールできないことです。一般的なアシスタントは簡単にスクリプトから外れ、答えるべきでない質問に答えたり、ブランドに合わない意見を述べたりすることがあります。RAGはコントロールを取り戻すための基盤です。eesel AIのようなプラットフォームを使用すると、AIの知識を簡単に「スコープ」し、ボットをいくつかの文書に限定できます。さらに良いことに、AIが処理すべきチケットと人間に渡すべきチケットを正確に定義するカスタムルールを設定でき、他の多くのツールでは提供できないレベルのコントロールを提供します。

アセット4: [スクリーンショット] – eesel AIのワークフロービルダーまたはルールエンジンのスクリーンショット。ユーザーが「チケットに「請求問題」が含まれている場合、ヒューマンエージェントに割り当てる」というルールを設定しているビジュアルインターフェースを示しています。

代替タイトル: AIにおけるRAGの正式名称が提供するコントロールを示すカスタムルールを設定するためのダッシュボード。

代替テキスト: AIエージェントのためにカスタム自動化ルールを設定する方法を示すAIにおけるRAGの正式名称を示すeesel AIプラットフォームのスクリーンショット。

透明な回答で信頼を築く

信頼はすべてです。AIが情報を取得した場所を示すことができれば、それはもはや神秘的なブラックボックスではありません。人々は自分でソースを確認し、答えを検証できます。この透明性は、自動化されたサポートを顧客体験の本当に役立つ部分にするための鍵であり、単なる障害物ではありません。

AIにおけるRAGの正式名称の実際の使用例と一般的な課題

RAGはビジネス全体で使用できる柔軟な技術で、タスクを自動化し、情報を見つけやすくします。ここでは、企業がそれを使用する一般的な方法と、直面する典型的な障害をいくつか紹介します。

AIにおけるRAGの正式名称を使用する一般的な方法

• カスタマーサポートの自動化: これが最も人気のあるものです。AIエージェントを使用して、サポート質問の大部分を処理し、ヘルプ記事、過去のチケットの解決策、さらにはリアルタイムの注文データを参照して、即座に正確な回答を提供できます。

• 内部知識アシスタント: SlackやMicrosoft TeamsにAIアシスタントを設定して、内部ウィキ、HRポリシー、プロジェクト文書に埋もれた情報を見つけるのを手助けします。これにより、誰もが一日中答えを探す手間を省けます。

• セールス＆Eコマースチャットボット: RAGを使用してウェブサイトのAIチャットボットを強化し、販売前の質問に答えます。製品仕様、配送ポリシー、在庫レベルをShopifyストアから直接調べることができ、チャットボットが24時間働くセールスアシスタントになります。

アセット5: [スクリーンショット] – AIチャットボットウィジェットが開いているEコマースウェブサイトのモックアップ。ユーザーが「Trailblazer Backpackは防水ですか？」と尋ね、チャットボットが「はい、Trailblazer Backpackは耐水性のナイロンで作られています。出典：製品詳細。」と答えます。

代替タイトル: AIにおけるRAGの正式名称の使用例を示すEコマースチャットボット。

代替テキスト: AIにおけるRAGの正式名称を使用して、出典情報を用いて顧客の製品質問に答えるEコマースAIチャットボットのスクリーンショット。

AIにおけるRAGの正式名称を使用する際の隠れた頭痛の種

RAGは素晴らしい技術ですが、ゼロから堅実なシステムを構築したり、使いにくい第一世代のツールを使用したりすることは本当に面倒です。ここでは、eesel AIのような最新のプラットフォームがこれらの一般的な問題をどのように解決するかを紹介します：

一般的なRAGの課題	eesel AIの解決策
セットアップが複雑で数ヶ月かかる: すべてのデータソースを接続し、ロジックを構築するために開発者が必要です。	数ヶ月ではなく数分でライブに。100以上のワンクリック統合で、コードを一行も書かずに自分でツールを接続できます。
AIが正しい情報を見つけられない: 会社の知識が異なるアプリや形式に閉じ込められているため、苦労します。	すべての知識を一か所に。eesel AIは、過去のチケット、ヘルプドキュメント、Confluence、Google Docs、PDFなど、ビジネスの全体像を一度にトレーニングします。
AIの動作がわからない: 予測不可能なAIを展開するのはリスクがあり、ストレスがたまります。	リスクなしで試す。過去のチケット数千件でAIのパフォーマンスを安全な環境でシミュレートできます。実際にどのように機能するかを確認し、解決率の実際の予測を得ることができます。
すべてまたは何もない自動化: ほとんどのツールは、すべてを自動化するか、何も自動化しないかのどちらかで、中間の選択肢がありません。	ワークフローをコントロール。AIが処理するチケットをその内容、顧客、またはチャネルに基づいて決定します。何をいつ行うかを定義し、人間に引き継ぐべきタイミングを決定します。

AIにおけるRAGの正式名称は実用的で信頼できるAIの鍵

したがって、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションは、単なるAIの略語ではありません。それは、大規模言語モデルを実用的で信頼性があり、安全にビジネスで使用できるようにするフレームワークです。それは、AIを検証可能な事実に基づかせ、エラーを減らし、常に最新の情報で自動化されたアシスタントが働くようにします。それは、クールなデモを会社の実際の資産に変える技術です。

しかし、RAGについて知っているだけでは不十分です。システムをゼロから構築したり、古いツールを使用したりすることは、遅くて高価な頭痛の種になる可能性があります。

だからこそ、eesel AIを作りました。カスタマーサービスや内部サポートのためにRAGを使用する最も簡単で効果的な方法を提供したかったのです。本当にセルフサービスのプラットフォーム、セットアップの推測を排除する強力なシミュレーションエンジン、そして自動化を完全にコントロールできることで、信頼できるAIアシスタントを数分で立ち上げることができます。

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ビジュアル学習者のために、このRAG説明ビデオが最適です。