RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• 従来の検索エンジンでは、キーワードで関連性の高い文書を検索し、その中からユーザーが求める情報を探し出す必要がありました。一方、従来の検索システムの枠を超え、検索結果をただ表示するのではなく、検索された文書の内容を深く理解し、その文脈を基にユーザーの質問に対して最適な回答を生成することができます。RAGは「検索」と「生成」の二つの技術を組み合わせることで、従来のシステムでは実現できなかった高度な質問応答能力を発揮します。
• 従来の検索システムは、基本的にキーワードと文書の関連性に基づいて検索結果を表示する仕組みです。このアプローチでは、ユーザーが入力した検索キーワードに対して、文書中でそのキーワードがどれほど出現しているか、またはそのキーワードが含まれる文書の順位を算出して結果を表示します。このため、検索システムはあくまで「キーワード一致型」のアプローチに依存しており、ユーザーが意図する情報を正確に抽出するには限界がありました。特に、ユーザーの質問が曖昧だったり複雑であったり、文脈に依存する場合、従来の検索システムは適切な回答を提供することが難しいのです。
• 例えば、「フランスの歴史的な出来事について教えてください」という質問に対して、従来の検索システムは「フランス」「歴史」「出来事」といった単語に基づいて結果を表示します。しかし、このような検索では、「フランスの歴史」に関連する多くの情報が表示されるかもしれませんが、ユーザーが求めている具体的な出来事や時期に関する情報は必ずしも上位に表示されない可能性が高いのです。
  
  さらに、これらの結果が必ずしもユーザーの質問に対する最適な解答になっているわけではなく、ユーザーが結果を自分で精査、あるいは情報の組みなおしをしなければならない場合も多いです。 。
• これに対して、RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、従来の検索システムの枠を超え、検索結果をただ表示するのではなく、検索された文書の内容を深く理解し、その文脈を基にユーザーの質問に対して最適な回答を生成することができます。RAGは「検索」と「生成」の二つの技術を組み合わせることで、従来のシステムでは実現できなかった高度な質問応答能力を発揮します。

RAGの特徴的な点は、検索結果を単にリスト表示するだけでなく、検索された文書の中からユーザーの質問に最も関連性の高い部分を抽出し、それを基に新たな文章を生成するところにあります。これにより、ユーザーは単に大量の情報を得るのではなく、必要とする情報が正確かつ簡潔に回答として提示されます。

例えば、ユーザーが「フランスの革命について教えてください」と尋ねた場合、RAGは「フランス」「革命」といったキーワードだけに基づいて検索を行うのではなく、関連する歴史的事実や人物、時期などを文脈に沿って検索し、最も適切な回答を生成します。その結果、従来の検索エンジンでは得られなかった、より高度で質の高い情報を提供することが可能になるのです。

この高度な情報を得るためのプロセスには、RAGの「情報検索」部分と「生成」部分が重要な役割を果たします。まず、RAGは関連する情報を大量のデータベースやドキュメントから効率的に検索し、その結果を精査します。その後、生成部分がこれらの情報を基に、ユーザーの意図に即した形で最適な回答を生成します。

この一連のプロセスによって、検索結果の精度や関連性が格段に向上し、単にキーワードが一致した情報を並べるのではなく、文脈に即した具体的な情報を提供できるようになります。

RAGは単なる情報検索にとどまらず、ユーザーとの対話を通じて情報をパーソナライズし、さらに深いレベルで応答することが可能です。

例えば、あるユーザーが「フランス革命の原因について知りたい」と尋ね、別のユーザーが「フランス革命の影響はどうだったか」と尋ねた場合、RAGはそれぞれの質問に対して異なる回答を生成します。

このように、ユーザーのニーズに合わせた柔軟でパーソナライズされた回答を提供することで、RAGは従来の検索システムが提供できなかった価値を提供します。

検索結果を基に、ユーザーに最適化された回答を生成します。これは、単に検索した情報を提示するだけでなく、ユーザーの意図やスタイルに応じて柔軟に対応します。

RAGはユーザーの意図や文脈を理解し、質問の深さや広さに応じて適切な情報を引き出します。

従来の検索システムは単純にキーワードに基づく情報を並べるため、時には不十分な回答や無関係な情報が表示されることがありますが、RAGはユーザーの質問の意図を深く理解し、その文脈に合った高精度の回答を生成します。

これにより、ユーザーは従来の検索システムでは得られなかった、より質の高い、関連性の高い情報を手に入れることができます。

ユーザーの過去の対話履歴、嗜好、関心分野などを考慮して検索クエリを最適化し、対話の中で提供される文脈に基づいて、適切な情報を動的に引き出します。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、従来の検索システムとは異なるアプローチで動作し、検索システムの「限界を超えた」と言われています。従来の検索システムの特長と限界は、

• 情報結果は「リンク」や「概要」として提供するだけであり、ユーザーが自分で必要な情報を探し出す必要がある。
• ユーザー依存の情報解釈となり、検索結果をどう活用するかは、ユーザーの解釈力に委ねられる。
• キーワードベースで動作するため、ユーザーの意図や質問の文脈を深く理解することが困難。

RAGは単なる「情報検索」に留まらず、検索と生成を組み合わせることで、これらの限界を克服します。

• RAGは検索した情報を単に提示するだけでなく、検索と生成を統合して自然言語で回答を生成します。
• ユーザー依存の情報解釈となり、検索結果をどう活用するかは、ユーザーの解釈力に委ねられる。
• 複数の検索結果から得られた情報を整理・要約して、一つの統合された回答を生成してユーザーに提供します。
• ユーザーの過去の履歴や好みに応じて、より関連性の高い回答を生成できる。従来の検索システムではリンクを機械的に返すだけで、このようなパーソナライズは難しいです。

《 自然言語処理（NLP） 》
チャットボットは、NLP技術を使用して、ユーザーの入力を理解し、適切な応答を生成します。これには、文法解析、意味解析、感情分析などが含まれます。

《 機械学習（ML） 》
チャットボットは、大量のデータを使って学習し、ユーザーの質問に対する最適な回答を提供します。これにより、回答の質が向上し、ユーザーのニーズに応じた応答が可能になります。

《 生成能力 》
チャットボットは、生成型AIモデル（例えば、GPT-3やGPT-4）を使用して、自然な文章を生成します。これにより、ユーザーに対してより流暢で人間らしい回答を提供できます。

《 カスタマイズ性 》
チャットボットは、特定の業界や用途に合わせてカスタマイズすることができます。例えば、医療、金融、教育などの分野で特化した知識を持つチャットボットが開発されています。

《 対話の流暢さ 》
チャットボットは、対話の流れを保ちながら、複数の質問に対して連続的に回答する能力を持っています。これにより、ユーザーとの会話がより自然でスムーズになります。

AIチャットボットはAIが組み込まれていますが、RAGが入っているかどうかも導入の判断基準になります。天堂ストラテジーのAIチャットボットは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）エンジンを搭載しています。RAGエンジンは、情報を効率的に検索し、その情報を基に生成型AIモデルが回答を生成する仕組みです。これにより、より正確で最新の情報を提供することができます。

今まで情報を調べる場合には、検索エンジンを使用していました。検索エンジンは主に情報の検索と提供に特化しており、生成能力や対話の流暢さは得意ではありません。検索エンジンは、ユーザーが入力したキーワードに基づいてリスト形式で結果を提供するため、ユーザーが具体的な情報を求める場合には有用ですが、ユーザーは結果のリストから自分に合ったものを探し出す必要がありました。検索エンジンはこのような特性から、広範な対話や質問には対応がしづらいものでした。

高性能なチャットボットは、これらの技術力と生成能力を活かして、ユーザーとの対話をより豊かで有意義なものにすることを目指しています。これにより、ユーザーはより自然で直感的な方法で情報を得ることができ、チャットボットとの対話がより満足度の高いものになります。