拓海さん、最近部下が「RAGを使えば現場の知識検索が劇的に改善します」と騒いでいるのですが、そもそも何がそんなに変わるのかが分かりません。要するに何ができるようになるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！RAGは単に答えを作るだけでなく、外部の知識ベースを引いてきて、その情報を元により正確な回答を作れる仕組みですよ。大丈夫、一緒に整理していきますよ。
外部の知識ベースを引いてくる、と聞くと複雑そうです。現場で運用するにはどういう準備が必要なんでしょうか。投資対効果も気になります。
いい質問です。要点は三つです。1つ目は「データの整理」、2つ目は「検索の仕組み」、3つ目は「生成の評価」です。これらを小さく回して改善すれば、確実にROIを出せるんです。
これって要するに、社内の百科事典を引っ張ってきてAIに答えさせる、ということですか？
その通りです、まさにそのイメージです。例えるならば、店員に聞く前に倉庫から適切な商品を取り出せる仕組みをAIに持たせる感じですよ。まずは小さなFAQや仕様書で試して、成果を示してから拡張するのが現実的です。
現場だと古いマニュアルや図面が混在しています。そういう雑多なデータでも効果は出ますか？それにコストはどのくらいで見積もれば良いでしょうか。
雑多なデータでも効果は出せます。重要なのはフォーマットの統一よりも、検索できる形にすることです。段階的には、まずは代表的なドキュメントを10?50件で試験し、改善サイクルを回すと費用対効果が明確になるんですよ。
導入後のリスクはどう考えればいいですか。間違った情報を信じてしまうリスクが怖いのですが。
良い懸念です。安全対策は必須で、生成結果に必ず出典（retrieved passage）を添える仕組みと、人間による検証フローを導入します。要点は三つ、フェーズを限定すること、可視化すること、人的チェックを必ず残すことです。
分かりました。では、まずは小さく始めて効果を示し、その後に現場に広げる。これが現実的な道筋ですね。自分の言葉で言うと、RAGは「外部の倉庫を自在に引くことでAIの回答の正確性と根拠を強化する仕組み」で、まずは代表ドキュメントから試す、ということですね。
