top of page
IMG_0546.JPG

ベンチャー企業でもLLMを活用して精度の高いChatbotを構築するには？：RAGの活用：2025/03/14

  • info0620318
  • 2025年3月14日
  • 読了時間: 3分


はじめに


近年大規模言語モデル（LLM）を活用したChatBotの開発が広まっています。

しかし、LLM単体では知識の限界があり、最新の情報に基づいた回答をすることが難しいという課題があります。またハルシネーションといったLLM特有の課題がつきまとい、特に、ベンチャー企業においては、高精度な回答を低コストで実現する方法は必要不可欠な状態になってきています。



RAGは（いまのことろ）必須


RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？RAGは、事前に学習した知識に加えて、外部データベースから情報を検索し、それを活用して回答を生成する手法。

これにより、LLMの知識の限界を超え、最新の情報に基づいた正確な回答を提供できます。



RAGの仕組み


  1. 質問の入力：ユーザーからの問い合わせを受け取る。

  2. 検索フェーズ：関連する情報をデータベースやナレッジベースから検索。

  3. 生成フェーズ：検索結果を基にLLMが回答を生成。

このアプローチにより、モデルが誤った情報（ハルシネーション）を生成するリスクを軽減し、より精度の高い応答が可能になります。



具体的な導入方法


RAGを導入するための主要なステップ


① ナレッジデータの準備

  • 企業内のドキュメント、FAQ、APIデータなどを収集。

  • データを適切なチャンクサイズ（トークン単位で分割）に整理。

② 検索エンジンの構築

  • ベクトル検索エンジン（例：FAISS, Weaviate, Pinecone）を利用。

  • データをベクトル化し、類似検索ができるように設定。

③ LLMとの統合

  • ユーザーの質問に対し、検索エンジンで適切な情報を取得。

  • 取得したデータをプロンプトに含め、LLMに送信して回答を生成。


この方法により、モデルは信頼性の高い情報を元に回答できるようになります。



とは言えコストがかかるので、Difyを利用してみる


RAGをゼロから構築するには、検索エンジンの設計・データ管理・インフラ整備などのコストがかかるため、特にベンチャー企業では導入が難しい場合があります。

そこで、Dify などのオープンソースプラットフォームを活用することで、低コストかつ簡単にRAGを組み込んだChatbotを構築してみることをまずはおすすめします。



Difyを使ったRAG導入の流れ


Difyの説明は一旦省きますが、流れとしては単純に以下です。

  1. ナレッジベースにデータをアップロード

  2. AIアプリを作成し、RAG機能を有効化

  3. API連携を設定し、Chatbotを導入

人任せで申し訳ないですが、Youtube動画を見つけたのでこちらをご参考くださいｗ。




ハルシネーションや検索結果向上にもRAGは重要


RAGを導入することで、単に「情報を追加する」だけでなく、検索精度やハルシネーションの抑制にも良い影響があります。

例えば、Stack Overflowのブログ記事Retrieval-Augmented Generation: Keeping LLMs Relevant and Currentでも、RAGが以下の点で重要であると述べられています。


RAGのメリット


  • ハルシネーションの低減: LLMが根拠のない情報を生成するリスクを下げる。

  • 検索精度の向上: クエリに最適化された情報のみを参照できる。

  • 動的な知識更新: 静的なLLMモデルに比べ、最新情報を反映できる。


企業のナレッジ管理やFAQシステム、カスタマーサポートの自動化にRAGを活用することで、より信頼性の高いAIアシスタントを構築できると思います。



編集後記


もともとtiktokenを活用したjailbreakの文献について解説しようと思っていたら全然違う内容になってしまいました。今度はtiktokenについて書こうかなぁ。では！



書き手


名前：Shindy Miyata

 
 
bottom of page