RAG-Bot による継続的な LLM トレーニング

AI に関する重要な真実の一つとして、AI は多くのことを知っているものの、すべてを知っているわけではないという点があります。AI が知っているのは、トレーニングされたことだけです。これはつまり、AI には特定の知識が欠けている可能性があるということです。特に、特定のブランドやそのサービスなどに関する独自の情報や、常に変化する情報についてはそうした危険性が伴います。AI は特定のデータに関する LLM トレーニングを通じてファインチューニングを行っていく必要があり、そのデータの変化に合わせて随時行わなければなりません。大規模なデータセットや動的なデータセットについては、モデルをファインチューニングされた状態に維持することが現実的に難しい場合があります。AI は不正確な情報や古い情報を「忘れる」ことができないからです。教えることが難しい場合は、AI データを何らかの形でサポートしなければなりません。LLM をトレーニングするには、AI が持っていない知識についての「参考資料 (チートシート)」が必要になります。  

RAG (Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成) の仕組み

RAG (検索拡張生成) を利用すると、AI はちょっとした「ズル」をして、まだトレーニングを受けていない LLM トレーニング データにアクセスできるようになります。RAG は、検索 (Retrieval)、拡張 (Augmented)、生成 (Generation) という 3 つの要素を組み合わせたプロセスです。

1. 検索*: たとえば大量の参考資料があり、それぞれに AI が必要とする特定の情報が含まれているとします。質問が出されると、検索機能が最も関連性の高い情報をすばやく取得します。1 ページずつ資料全体を確認するわけではないので時間はかかりません。 

2. 拡張: 関連する AI トレーニング データが取得されても、そのまま AI に渡すことはできません。拡張機能が、取得した情報を整理してまとめます。これは副料理長が料理長のために厨房をまとめるのと似ています。この準備段階で、取得したデータをアクションに向けて整えます。

3. 生成: 最後に、構造化された情報を利用して AI が応答を生成します。AI は取得したデータを活用しながら、質問に正確かつ効率的に回答します。

RAG が特に強力といえるのは、LLM のトレーニングにおける効率が高いためです。RAG によって AI 翻訳や AI コンテンツ制作のプロセスは高速化され、計算処理リソースも節約されます。こうした効果は、AI のファインチューニングに必要なデータだけを取得すること、および直接検索ではなくベクトル (データの数学的表現) を使用して類似点を見つけることで達成されます。特に RAG では、翻訳を高速化して計算処理リソースを節約することで、コストを大幅に削減できます。  

お問い合わせ

RAG を利用して従来の LLM トレーニングを一新することで、AI モデルは情報へのアクセスとその活用を動的に行えるようになります。RAG によって言語の壁が取り除かれるため、AI モデルは幅広いデータセットにわたって効率よく機能できるようになります。企業で AI ソリューションの活用を検討している場合は、RAG-Bot を利用すればカスタマイズ可能なソリューションが手に入ります。革新的な方法で多言語コミュニケーションを強化し、業務を効率化する当社の AI 翻訳ツールにご関心があれば、ぜひお問い合わせください。