生成AIは、まるで博識な学者のような存在です。膨大な知識を持ち、様々な質問に答えてくれます。しかし、AIが本当に役に立つ回答を生成するには、適切な情報を効率的に探し出す必要があります。これは、図書館で膨大な数の本の中から、必要な情報が載っている本を、素早く見つけるようなものです。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、まさにAIに「情報検索のスキル」を授けるための技術です。RAGは、ユーザーの質問に対して、AIが関連する情報をデータベースから検索し、その情報に基づいて回答を生成します。
しかし、RAGにも課題はあります。例えば、ユーザーの質問が曖昧だったり、誤字脱字があったりすると、AIは適切な情報を検索できない可能性があります。また、データベースに格納されている情報が古かったり、偏っていたりすると、AIは不正確な回答を生成してしまう可能性があります。図書館にある本が古かったり、偏った内容だったりすると、正しい知識を得られないのと同じです。
では、RAGの精度を向上させるには、どうすれば良いのでしょうか？ LangChainが提案する発展的なアプローチは、3つあります。
1つ目は、「Multi-representation indexing」です。これは、複数のデータタイプを検索できるようにするインデックス手法です。例えば、テキストだけでなく、画像や音声データも検索できるようにすることで、AIはより多くの情報にアクセスできるようになります。
2つ目は、「Query transformation」です。これは、ユーザーの質問を、AIが理解しやすいように変換する手法です。例えば、ユーザーが「東京タワーの高さは？」と質問した場合、「東京タワーの高さは何メートル？」というように、質問を具体的に変換することで、AIはより正確な情報を検索できるようになります。
3つ目は、「Query Construction」です。これは、各データタイプに適したデータソースを選択し、データソースの機能を活用した効率的なクエリの構築手法です。例えば、画像データを検索する場合は、画像認識に特化したデータベースを使用するなど、データソースを適切に選択することで、検索の精度と効率を向上させることができます。
これらの発展的なアプローチによって、AIはより正確で信頼性の高い情報を提供できるようになり、より競合優位性の高いビジネスを実現できるようになるでしょう。
ぜひ、これらの発展的なアプローチを参考に、AIが最大限に能力を発揮できるよう、RAGによる精度向上に取り組んでみてください。