組織でAIツールの導入を検討する場合、検索補強世代（RAG）と大規模言語モデル（LLM）の微調整という2つの選択肢に直面する。どちらの選択肢にも利点と欠点がありますが、重要なのは、組織のニーズに最も適したものを選択することです。検索補強型生成（RAG）と大規模言語モデルの微調整のどちらを選ぶべきか悩んでいる方、その答えをお探しの方は、私たちにお任せください！

この記事では、検索補強世代（RAG）とLLM微調整の違いを探る。

準備はいいですか？

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TL; DR

  • RAGは、大規模な言語モデルが特定の知識ベースを使って出力を生成することを可能にする。
  • LLMのファインチューニングにより、大規模な言語モデルの学習データを操作し、カスタマイズすることができます。
  • RAGとLLMの微調整は、使用例も利点も異なる。
  • RAGとLLMの両方の微調整方法を同時に社内に組み込むことができます。
  • もしあなたが、RAGとLLMの両方の微調整を提供する会社のAIアシスタントを探しているなら、TextCortex あなたのために設計されています。

検索補強世代（RAG）とは？

検索補強型生成（RAG）システムは、大規模な言語モデルが、既存のデータやインターネットデータに依存するのではなく、特定のデータベースを使用して出力を生成することを可能にする。例えば、典型的なLLMは、学習データと、利用可能であればインターネットデータを使用して出力を生成する。一方、RAGを搭載した大規模言語モデルは、ユーザが指定した特定のデータソースを使用して出力を生成します。

RAGの使用例

すでに社内で使用している大規模な言語モデルに検索支援世代（RAG）システムを導入することで、さまざまな分野で活用を始めることができます。例えば、RAGを搭載したAIチャットボットを使用して、従業員が探している情報やドキュメントに素早くアクセスできるようにすることができます。また、RAGシステムをカスタマーサポートAIチャットボットに統合することで、顧客満足度を向上させるという使用例もあります。最も一般的なRAGのユースケースには以下のようなものがあります：

  • 情報検索
  • カスタマーサポート・チャットボット
  • 財務分析
  • 要約と分類
  • アナリティクス
  • ナレッジ・マネジメント

RAGのメリット

RAG（retrieval-augmented generation）を搭載したAIチャットボットは、従業員と顧客の双方に多くのメリットをもたらします。従業員は、RAGを搭載したAIチャットボットで反復作業を自動化することで、生産性を向上させることができます。さらに、従業員はRAGを搭載したAIチャットボットによって部門を超えた知識共有を促進することで、時間を節約し、コラボレーションを高めることができます。RAGを搭載したカスタマーサポートチャットボットは、顧客からの質問に対して正確で正しい回答を迅速に生成し、顧客のロイヤリティと満足度を向上させることができます。

LLMファインチューニングとは？

大規模言語モデルのファインチューニングでは、ドメイン固有のデータセットで基本モデルをトレーニングし、カスタマイズされたLLMを構築します。LLMの微調整の目的は、モデルが企業のニュアンス、コンテキスト、言語パターンを理解し、その情報に基づいて出力を生成するようにすることです。企業データが静的で、同じデータを長期間使用するのであれば、LLMの微調整は良い選択肢です。

LLM微調整の使用例

LLMファインチューニングは、法執行機関など、静的なデータが使用され、データが一定またはほとんど変化しない分野で効果的なソリューションです。例えば、ヘルスケアのように実績のある安定したデータセットを持つ組織であれば、顧客からの問い合わせに答えるためにLLMファインチューニングを使用することができます。LLMファインチューニングが有効なユースケースは以下の通りです：

  • ヘルスケア
  • ファイナンス
  • リーガル
  • パーソナルトレーナー
  • 語学学習パートナー

LLM微調整のメリット

きめ細かく調整された大規模言語モデルは、特定のデータ・ソースを使用して出力を通知します。この最大のメリットは、静的なデータを持つ企業が、常に正確で的確な情報を従業員や顧客に提供できることだ。ファインチューニングされたAIチャットボットは、出力の一貫性を確保し、信頼性を高めます。微調整されたLLMは、要約、分類、エラー検出、Q&Aなどのタスクにも役立ちます。

RAGとLLMの微調整：比較

リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）とLLMファインチューニングは、一見すると機能や利点が似ているように見えますが、両者には明確な違いと利点があります。RAGとLLMの違いを一緒に発見してみよう！

データタイプ

LLMの微調整は静的なデータを使用するため、常に情報の更新を必要とするタスクには適していません。LLMのファインチューニングでは、ユーザーは特定のデータを使って継続的に出力を生成することができますが、RAGを搭載したLLMでは、知識ベース内の変化し更新されるデータを利用した出力を提供します。組織が静的なデータを持っている場合は、LLMの微調整で十分かもしれませんが、組織がマーケティングやSEOのような常に変化するタスクを持っている場合は、RAGの方が良い選択肢です。

セットアッププロセス

大規模な言語モデルに検索支援生成（RAG）システムを実装する場合、高度なコーディングスキルや膨大な時間は必要ない。一方、LLMの微調整には機械学習の知識と時間が必要です。

利用の多様性

検索支援型生成（RAG）を搭載した大規模言語モデルを使用して、企業に関連するあらゆるタスクを自動化したり、タスクの完了を支援したりすることができます。RAGを搭載したLLMは、あらゆる企業プロジェクトをサポートし、すべての企業データを使用して出力を生成することができます。一方、ファインチューニングされたLLMは、トレーニングされた特定のデータセットのみを使用する、限定的な使用を提供します。

スケーラビリティ

RAGシステムは、知識ベースを継続的に分析して出力を生成するため、柔軟で迅速な更新が可能です。しかし、一度LLMを微調整しても、新しい情報を追加したい場合は、再度微調整する必要があります。追加する情報の複雑さにもよりますが、LLMの微調整は困難で時間のかかるプロセスになる可能性があります。

コア・ユースケース

RAG（retrieval-augmented generation）は常に変化するデータに対応しているため、データの入出力が多い業務や部門に有効です。ナレッジマネジメント、チャットボット、リアルタイム回答、情報検索などのタスクにRAGを搭載したLLMを使用することができます。 

一方、LLMファインチューニングは、静的データを含むタスクにより適している。LLM微調整法は、分類、要約、構造化出力生成などのタスクに使用できる。

RAGとLLMの微調整の両方を活用できるか？

はい、RAGとLLMの微調整の両方をビジネスで組み合わせることができます。貴社で使用する大規模な言語モデルを微調整することで、そのモデルが強固な基盤を持ち、貴社の方針を完全に理解していることを確認できます。そして、貴社のLLMにRAGを実装することで、リアルタイムのデータでアウトプットを生成し、タスクを自動化することができます。TextCortexような多くの企業向けAIアシスタントは、きめ細かいLLMと強力なエージェント型RAGの両方を提供することで、組織の効率を最大化することを目指しています。

TextCortex：RAGとLLMの微調整の活用

TextCortex 、きめ細かなLLMエクスペリエンスとエージェント的なRAGエクスペリエンスの両方を企業ユーザーに提供します。組織に組み込むことで、TextCortexすべての機能を引き出すことができます。さらに TextCortexは30,000を超えるアプリケーションやウェブサイトと統合されているため、いつでもどこでもお客様をサポートし続けることができます。

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TextCortex 、個人ユーザーやチームユーザー向けにナレッジベースを提供しています。ナレッジベースを使用することで、社内データを整理、共有、分析し、インサイトを生成したり、新しいナレッジを作成したりすることができます。TextCortex 、特定の知識ソースを使用して複数のLLMの出力を生成することを可能にする知識ベースと強力なRAGアップグレードを提供します。

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データや文書をTextCortex ナレッジベースに手動でアップロードしたり、Microsoft OneDrive、Google Drive、Notion 既存のナレッジソースにワンクリックで接続することができます。さらに、ナレッジベースファイルを作成することで、文書や社内データを整理することができます。

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TextCortex 、企業を含むすべてのユーザーに、反復的で単調なタスクの自動化を提供します。TextCortex AIエージェントを使えば、ビジネスのあらゆる反復的なワークフローを自動化し、時間を節約することができます！TextCortex AIエージェントは、お客様のナレッジベースと統合して動作し、お客様の内部データを使用してタスクを完了することができます。例えば、TextCortex AIエージェント機能を使えば、人事マネージャーのタスクを自動化し、時間を節約するアシスタントを構築することができます。

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よくある質問

LLMとRAGの違いは何ですか？

LLM（大規模言語モデル）は、AIツールがテキスト出力を生成し、入力を理解するために使用する技術の一つである。RAGは、大規模言語モデルが出力を生成するために使用する情報を特定のデータベースから取得できるようにする実装である。

RAGより優れたものはあるのか？

検索支援型生成（RAG：Retrieval-augmented Generation）は、大規模な言語モデルが出力を生成する際に使用するデータベースを指定する技術である。エージェント型RAGは、より複雑なタスクを実行し、複数のデータベースを同時に検索できる実装である。

RAGとファインチューニングの違いは何ですか？

大規模な言語モデルに検索支援型生成（RAG）を実装すると、LLMは常に更新された知識ベースを使って出力を生成し始めます。LLMを微調整する場合、静的データで訓練し、特定の目的のために構築します。