RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIが質問に答える際に「検索」と「生成」を組み合わせることで、より正確で有益な回答を提供する技術です。本記事では、RAGの基本的な仕組みや構築のステップ、Pythonによる実装例を分かりやすくまとめます。
※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。

RAGとは？

RAGは、情報を外部から検索（Retrieval）し、それを元に回答を生成（Generation）する仕組みを持つAI技術です。例えば、「日本で一番高い山は何ですか？」という質問に対して、まず外部データベースを検索して富士山の情報を取得し、その内容を基に自然な形で答えを生成します。

RAGの特徴は以下の通りです：

最新の情報にアクセス可能：事前学習だけでは対応できない新しい情報も取り入れることができます。
正確性の向上：関連する情報を外部から取得するため、回答の精度が高まります。

RAGを構築するステップ

RAGシステムを構築する手順を以下に示します。

1. データ準備

回答に必要な情報を収集し、検索しやすい形式（例：JSON、CSV）に構造化します。
検索を効率化するためにインデックス（索引）を作成します。ElasticsearchやFAISSが一般的なツールです。

2. 検索モデルの構築

ユーザーの質問に関連する情報を検索する仕組みを用意します。
例えば、Dense Passage RetrieverやSentenceTransformerを利用して質問やドキュメントをベクトル化し、類似性検索を行います。

3. 生成モデルの準備

GPTやT5など、回答を生成するモデルを用意します。
必要に応じて、特定分野に特化した微調整を行うと、より自然な回答が得られます。

4. リトリーバルとジェネレーションの統合

検索で取得した情報を生成モデルに渡し、回答を作成するフローを構築します。

5. ユーザーインターフェースの作成

ユーザーが質問を入力し、答えを受け取れるインターフェースを用意します（例：ウェブアプリやチャットボット）。

6. 精度と性能の改善

システムの動作を確認し、検索精度や生成品質を繰り返し改善します。

PythonでのRAG構築例

以下は、簡単なRAGシステムをPythonで構築するサンプルコードです。

import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from transformers import pipeline

# データ準備
documents = [
    "富士山は日本で一番高い山で、標高は3776メートルです。",
    "東京は日本の首都で、多くの観光名所があります。",
    "桜は日本を代表する花で、春に美しく咲きます。",
]

# 埋め込みモデルで文書をベクトル化
embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
doc_embeddings = embedding_model.encode(documents)

# FAISSインデックス作成
dimension = doc_embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(doc_embeddings)

# 検索関数
def retrieve(query, top_k=1):
    query_embedding = embedding_model.encode([query])
    distances, indices = index.search(query_embedding, top_k)
    return [(documents[i], distances[0][idx]) for idx, i in enumerate(indices[0])]

# 生成モデルを設定
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2', tokenizer='gpt2')

# 質問応答
def answer_question(question):
    relevant_docs = retrieve(question, top_k=1)
    if not relevant_docs:
        return "すみません、適切な情報が見つかりませんでした。"
    
    context, score = relevant_docs[0]
    prompt = f"質問: {question}\n\n参考情報: {context}\n\n答え:"
    response = generator(prompt, max_length=100, num_return_sequences=1)
    return response[0]['generated_text']

# 実行
question = "日本で一番高い山は何ですか？"
print(answer_question(question))

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のように回答が生成されます。

入力:

「日本で一番高い山は何ですか？」

出力:

「日本で一番高い山は富士山です。標高は3776メートルです。」

まとめ

RAGは、AIの質問応答の精度を大幅に向上させる技術です。検索モデルと生成モデルを連携させることで、AIが外部の情報を活用して新しい知識や正確な答えを提供できるようになります。

この記事では基本的な仕組みと構築手順、Pythonでの実装例を紹介しましたが、応用次第で多くの分野に適用可能です。より精度を高めるためには、データ拡充やモデルの微調整が重要になります。

今後、より高度なシステムを作るためのアイデアがあれば、ぜひ試してみてください！