AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『RAGが大事だ』と聞かされまして。正直、名前だけでよく分かりません。うちみたいな製造業でも本当に役に立つんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけお伝えすると、RAGは現場の“探せる知恵袋”を作る技術であり、正しく評価するデータを用意すれば実務価値を高められるんですよ。大丈夫、一緒に整理しましょう。
要するに何を評価すれば『うちで使える』と判断できるんですか。部下はデータさえあれば勝手に良くなると言いますが、信じて良いのか心配でして。
いい質問です。ここで重要なのは二点です。第一に、RAGとはRetrieval Augmented Generation（RAG、検索拡張生成）で、外部知識を検索して大規模言語モデルに渡す仕組みです。第二に、評価用データの“偏り”が設計を誤らせるので、データの種類を見極める必要があります。
データの偏りとな。具体的にはどんな種類があって、それぞれで何が変わるんですか。投資対効果を考える上で要点を3つに絞って教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。一、評価データはユーザーの実際の質問パターンを反映しているかを確認すること。二、公開のQ&Aデータだけで測ると偏った設計になる可能性があること。三、小さな言語モデルを微調整して多様な質問を自動生成でき、コストを下げつつ評価の幅を広げられることです。大丈夫、一緒に進めればできるんですよ。
これって要するに、公開データで高得点でも実務で使うと期待通り働かないということですか？それならば評価データを作り直す必要がありますね。
その通りです！ただしコストと精度のトレードオフを考える必要があります。現場文書から手作業で質問を作るのは高品質だが高コスト。そこで論文は、プロンプト設計と小型の微調整モデルで多様な質問を安価に作る手法を示しており、現実的な中間解を提示していますよ。
現場導入の際、まず何から始めるのが安全ですか。うちの場合は古い設計書や検査記録が山ほどありますが、クラウドに出すのは怖いです。
大丈夫です。要点は三つで整理できます。まずはオンプレミスや閉域ネットワークで小さく試すこと。次に評価に使う質問ラベル（データの種別）を定義して、どのタイプが重要かを現場と合意すること。最後に、小さなモデルを社内で微調整して合成データを作り、評価の偏りを補正することです。できないことはない、まだ知らないだけです。
分かりました、最後に私の理解をまとめさせてください。評価データを設計し直して現場の質問に合わせ、コストを抑えるために小さなモデルで合成データを作る。まずは社内で小さく試す。これで合ってますか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。田中専務の言葉で説明できるなら、周囲も納得しやすくなりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
