AIBR プレミアム
拓海先生、お時間ありがとうございます。部下に『RAGを使えばコード補完が良くなる』と聞かされたのですが、正直ピンと来ておりません。まず、要するに現場で何が変わるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず短く結論を申し上げます。Retrieval-Augmented Generation (RAG)（検索拡張生成）は、過去の自社コードを“参照”して大規模言語モデル（large language model (LLM)）（大規模言語モデル）が生成する候補をより正確にする手法です。現場では候補精度と一貫性が上がり、修正時間が減るんですよ。
なるほど。でもその『参照』というのはデータを丸ごと学習し直すということですか。それとも今あるモデルに追加で何かするのでしょうか。投資対効果が気になります。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、RAGは既存のLLMを再学習（ファインチューニング）せずに使える点、第二に、自社リポジトリから関連コードを検索してコンテキストとして渡す点、第三に検索精度を上げるほど生成結果が改善する点です。初期投資は検索インフラとインデックス整備が中心です。
検索インフラというとクラウドにデータを置くわけですか。うちのソースは社外秘密なので、その辺りが一番気になります。それと検索の方法には種類があると聞きましたが、どれが良いのでしょうか。
素晴らしい指摘です。重要なのはデータの扱い方です。オンプレミスの検索インデックスを立てる方法もあり、全てクラウドに上げる必要はないですよ。検索手法は大きく分けてBM25（BM25、語彙ベース検索）とsemantic retrieval（意味検索）に分かれ、組み合わせると互いの弱点を補えるのです。
これって要するに、辞書引きのような古いやり方と、意味を理解する新しいやり方を同時に使って良いとこ取りする、ということですか。
その通りです！例えるなら、BM25は索引で素早く候補を挙げる職員、semantic retrievalは文脈を深掘りする専門家です。両者を組み合わせれば、速さと深さを両立できます。研究ではBM25＋GTE-Qwenという組合せがよく効いたと報告されていますよ。
具体的に導入してからどれくらい効果が出るものですか。現場の開発者が本当に喜ぶのか、また保守負荷はどうなるのかが心配です。
良い問いです。効果測定は学術的にも実務的にも行われており、候補の正確性が上がると修正時間が短縮される傾向があります。導入のロードマップは、まず小さなコンポーネントでRAGを試し、得られた改善率でROIを見積もることをお勧めします。保守はインデックス更新と検索パラメータのチューニングが中心です。
わかりました。最後に一つ確認したいのですが、うちのような保守中心の会社でも価値は出ますか。現場が古い言語や特殊な設計規約を使っているケースです。
大丈夫、必ず価値が出せますよ。理由は三つです。第一に、RAGは自社コードを参照するため特殊な規約にも対応しやすい。第二に、モデルが学習していない古い言語でも、類似実装を引いてくれば実用的な候補を出せる。第三に、段階的導入で現場の負担を抑えられるのです。私が伴走して設計すれば、安心して進められますよ。
では、まとめます。私の理解では、RAGは既存モデルを変えずに自社コードを検索させて候補を良くする仕組みで、BM25のような速い検索と意味検索を組み合わせると効果的。まずは小さく試してROIを測る、という流れで合っていますか。ありがとうございました、拓海先生。
