What is this?

RAGは、AIが回答を作る前に、指定された資料の中から質問に関係する部分を検索し、その内容を参考にして答える仕組みです。AIの記憶だけに頼らず、手元の資料を参照する考え方です。

Why does it matter?

最新の社内規則、研究ノート、製品マニュアルなどは、AIがあらかじめ知っているとは限りません。資料をその場で探してから答えることで、確認したい情報へ近づきやすくなります。

Background

大まかには、質問を受ける、関係する資料を探す、見つけた箇所をAIへ渡す、回答を作る、という流れです。検索された資料が間違っていたり、必要な箇所が見つからなかったりすれば、回答も不十分になります。

Impact on ordinary users

会社の規則を探す、説明書の該当箇所を見つける、学習資料の要点を整理するといった作業に利用できます。個人情報や機密情報を扱う場合は、資料の送信先、閲覧者、保存条件を確認してください。

Points to watch

  • RAGを使っても、回答が自動的に正しくなるわけではありません。
  • 参照された資料の引用元と更新日を確認する必要があります。
  • 資料に書かれていないことを、AIが推測で補う可能性があります。

Hana’s comment

RAGは、AIに「思い出して」と頼むより、必要な資料を一緒に探してから話してもらう仕組みに近いです。見つけた内容を確かめる習慣も大切だにゃ。

Administrator comment

この記事では特定の製品を使った性能比較は扱っていません。仕組みを試すときは、回答だけでなく、どの資料を参照したのか確認できるかを重視したいと考えています。