検索と生成AIを融合！生成AIで重要な概念「RAG」を解説

RAGとは？

RAGは生成AIに 情報の検索 を組み合わせたAI技術です。
この技術を使うことで、AIは関連情報の中から必要な情報を検索し、それをもとに具体的で精度の高い回答を生成することができるようになります。

RAGのしくみ

RAGは3つのステップで動きます。この構成により、より高度で正確な回答を生成できます。

• 検索（Retrieve）：ユーザーからの質問に関連する情報をデータベースやインターネットから検索します。
• 拡張（Augment）：検索した情報をユーザーの質問に付け加え、AIが利用するプロンプトを拡張します。これにより、検索した情報をAIが利用できるようになります。
• 生成（Generation）：拡張したプロンプトをもとにAIが回答を生成します。検索した情報を利用することで、通常より具体的で精度の高い回答を生成することができます。

例えば、「この商品はどんな特徴がありますか？」という質問に対して、次のように動きます。

• 検索：商品データベースから該当商品の情報を探す。
• 拡張：質問内容に、検索で見つけた情報（例えば商品の性能やレビュー）を追加する。
• 生成：「この商品は軽量で耐久性があり、初心者にも使いやすい設計です」といった具体的な回答を生成する。

RAGの特徴

RAGの最大の利点は、生成AIが事前に学習していない情報に対しても正確な回答ができる点です。
通常の生成AIは、トレーニングデータとして事前に与えられた情報の範囲内でしか回答を生成できません。 しかし、RAGは適切な情報を利用することで、さらに柔軟で信頼性の高い回答を提供します。

• 最新情報の利用：インターネットや社内データベースから情報を検索することで、最新の情報をもとにした回答を生成できます。
• 専門的な情報の利用：特定の分野に特化したデータベースを活用することで、専門的な質問にも正確に答えることができます。

例えば、最新の技術ニュースについて質問された場合を考えてみましょう。通常の生成AIでは、トレーニング時点の情報に基づく回答しかできません。しかし、RAGは最新のニュースサイトを検索し、その内容を回答に反映させます。これにより、より正確でタイムリーな情報提供が可能になります。

ECでのRAGの活用例

RAGは様々な分野に活用することができます。例えば、EC事業では次のような活用例があります。

• お客様サポートの向上：商品情報を活用することで、的確な回答を提供できます。例えば「この商品の成分は何ですか？」という質問に対して、データベースから商品についての情報を取得して、対象の商品の主要な成分について回答することができます。
• 商品紹介の自動化：商品情報をもとに、魅力的なキャッチコピーや説明文を生成できます。これにより、スタッフの作業負担を減らしつつ、より魅力的な商品ページを作成できます。
• データ分析の効率化：売上データや顧客情報をもとにレポートや次の施策案を生成できます。

当社における取り組み

RAGは検索と生成AIを組み合わせた技術で、業務効率化や顧客対応の改善などに貢献します。
当社では、社内で活用している質問チャンネルにRAGを導入して業務効率化を実現しました。この取り組みについては、下記のブログで紹介していますので、ぜひご覧ください。

会社の質問チャンネルにAI回答の仕組みを導入したら業務効率化できた話

また、当社製品の「AIデジタルスタッフ」にもRAGの技術を活用しています。お客様からの質問に対してサイト内や商品情報を検索し、その結果をもとに回答を生成しています。AIデジタルスタッフの具体的な機能は、下記の記事からご確認いただけます。

生成AIを活用した新しい商品体験のご紹介