Self RAG
読み: セルフ・ラグ
Self-RAGとは
Self-RAGは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）モデルの一種であり、モデル自身が検索と生成のプロセスを制御する能力を持つ。従来のRAGモデルが外部の検索システムに依存するのに対し、Self-RAGは自己評価を行い、必要に応じて検索を行うかを判断する。これにより、より柔軟で精度の高い情報生成が可能になる。
かんたんに言うと
Self-RAGは、自分で調べて、自分で文章を作る賢いAIモデルである。
Self-RAGの仕組み
Self-RAGは、まず入力されたプロンプトに基づいて初期の応答を生成する。次に、生成された応答の品質を評価し、関連情報を検索する必要があるかどうかを判断する。検索が必要な場合、モデルは関連するドキュメントを検索し、その情報を利用して応答を改善する。この自己評価と検索のプロセスを繰り返すことで、より正確で信頼性の高い応答を生成できる。
Self-RAGの利点
Self-RAGの主な利点は、その柔軟性と精度にある。外部の検索システムに依存しないため、特定のタスクやドメインに最適化された検索戦略を学習できる。また、自己評価を行うことで、不確実な情報や誤った情報を排除し、より信頼性の高い応答を生成できる。さらに、検索プロセスを制御することで、計算資源の効率的な利用が可能になる。
Self-RAGの応用例
Self-RAGは、様々な分野での応用が期待される。例えば、質問応答システムにおいて、より正確な回答を提供するために利用できる。また、コンテンツ生成の分野では、事実に基づいた高品質な記事やレポートを自動生成するために利用できる。さらに、教育分野では、学生の学習を支援するためのパーソナライズされた教材を作成するために利用できる。
当社の見解
当社はAI長期記憶システムを自社開発・運用している。開発のきっかけは、AIと経営戦略の壁打ちで出した結論がセッション切れで消えたことで絶望を感じた。1日かけて議論してきたことを振り返り、では事業計画書に落とし込むように指示を出したところ、「そのような記録はありません」と言われたことで、強烈な危機感を覚えこれは何としても解決しなければならない問題だと感じた。記憶がないAIは毎朝記憶喪失になる新入社員と同じだ。記憶があるAIは、前提条件を理解した上で本題に入れる。短いプロンプトで済むようになり、「前に言ったように実行して」と曖昧で短いプロンプトでも業務を遂行してくれる。同じことを繰り返し伝える回数も減り、開発業務でも同じミスを繰り返しにくくなり、人間の手戻りが減り、ストレスも減る。AIで本当に業務の質を上げるならば、記憶はマストである。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。