LangChainを活用したRAG開発実践研修で企業内の生成AIを活用する

RAG技術とは

外部データの活用による知識補完

RAG(Retrieval Augmented Generation)技術は、生成AIが外部データベースや検索エンジンから関連情報を取得し、その内容を取り込みながら回答を生成する仕組みです。従来の生成AIが事前学習済みの知識のみで応答していたのに対し、RAGはリアルタイムに必要な情報を補完できるため、最新かつ専門的な知識を反映した回答が可能になります。

企業内データの活用例

企業内で保有する製品カタログ、取扱説明書、FAQ、業務マニュアルなどのデータを参照データとしてRAGに組み込むことで、その企業の製品やサービスに関する的確な回答を生成AIから得られるようになります。顧客対応の自動化や社内の知識共有ツールとしての活用が期待できます。

RAGを活用することで、生成AIの回答精度が最大40%向上したとの報告もあります。

ハルシネーションリスク低減の効果

• 根拠となる情報源を参照することで、間違った情報を含む回答(ハルシネーション)のリスクを低減できます。
• 企業の信頼性の高い情報源を参照するため、回答の品質が向上します。
• 参照データを最新の状態に保つことで、常に最新の情報に基づいた回答が可能になります。
• 特定の分野や製品に関する専門知識を、参照データから補完できます。
• 生成AIに組み込む参照データを自由に選択できるため、企業ごとのニーズに合わせたカスタマイズが可能です。

RAG開発の重要性

RAG技術とは

RAG(Retrieval Augmented Generation)技術とは、生成AIが外部データベースや検索エンジンから関連情報を取得し、その内容を取り込みながら回答を生成する仕組みです。従来の生成AIが事前学習済みの知識だけで応答していたのに対し、RAGはリアルタイムに必要な情報を補完することができます。これにより、最新かつ専門的な知識を反映した高品質な回答が可能になります。

RAGの具体的な活用事例

企業内の機密情報や専門知識を含むドキュメントをRAGの外部データベースとして活用することで、生成AIに社内の重要情報を参照させることができます。例えば、製品マニュアルや顧客データを参照しながら、製品に関する質問に高度に回答することが可能です。また、企業のニュースリリースや決算資料を参照することで、最新の業績動向に基づいた回答を生成できます。

RAG開発の重要性

• 生成AIの回答精度と信頼性を高める
• 社内の機密情報やノウハウを安全に活用できる
• 常に最新の情報を参照して回答を生成できる
• 特定分野の専門知識を反映した高度な回答が可能
• 企業ごとのニーズに合わせてカスタマイズが可能

ギブリーの「LangChainを活用したRAG開発実践研修」

RAG技術の重要性と企業への影響

ChatGPTをはじめとした大規模言語モデルの登場により、生成AIは非常に高度な出力を生み出せるようになりました。しかし、企業内での活用には課題も残されています。生成AIは事前学習データにない情報を生成できず、間違った情報を返す「ハルシネーション」のリスクも存在します。こうした課題に対し、RAG(Retrieval Augmented Generation)技術が注目されています。RAG技術を使えば、生成AIに社内で保有するデータを参照させることが可能になり、企業ごとの生成AIのカスタマイズと内製化が容易になります。

RAG技術の具体的な活用例

企業が保有する製品カタログや取扱説明書、FAQ、社内ナレッジベースなどのデータをRAGシステムに組み込むことで、生成AIはそれらの情報を参照しながら高度な回答を生成できるようになります。例えば、顧客からの製品に関する質問に対し、生成AIが製品カタログの関連情報を参照して適切な回答を生成することが可能です。このように、RAGは生成AIの知識を社内データで補完し、よりコンテキストに適した出力を可能にします。

ギブリーの調査によると、RAG技術を導入した企業の87%が生成AIの活用範囲が広がったと回答しています。

RAG技術の詳細と実装方法

• RAGシステムの基本的な構造は、生成AIモデル、検索エンジン、データベースから構成される
• 生成AIモデルは入力に基づいて初期の回答を生成する
• 検索エンジンがデータベースから関連情報を検索し、生成AIモデルにフィードバックする
• 生成AIモデルは検索結果を参照しながら、最終的な回答を生成する
• RAGシステムの実装には、LangChainなどのフレームワークが活用される

研修の背景と目的

生成AIの台頭と企業活用への課題

ChatGPTをはじめとした大規模言語モデルの登場により、生成AIは優れたアウトプットを生み出せるようになりました。しかし、ハルシネーション(間違った情報の回答)のリスクや、社内データが反映されていないことによる回答の不足など、企業内での活用には課題が残されています。

RAG技術による社内データ活用の実現

このような課題に対して、RAG(Retrieval Augmented Generation)技術が注目を集めています。RAG技術を使うことで、生成AIに社内で保有するデータを参照させることが可能となり、カスタマイズされた回答の生成が期待できます。ハルシネーションのリスクも低減できる可能性があります。

企業の70%以上がRAG技術の導入を検討中(2024年調査)

AIエンジニア育成と企業競争力の強化

• 生成AIの台頭に伴い、RAG開発のスキルが求められている
• 企業内でAIエンジニアを育成することが競争力の鍵となる
• LangChainを活用したRAG開発の実践を通じてスキルを身につける
• 社内データの活用と独自の生成AIシステムの構築が可能に
• デジタル変革に対応できる人材の確保が企業の成長を左右する

研修カリキュラムの概要

RAG技術で生成AIの課題を解決

従来の生成AIは事前学習済みの知識のみから回答を生成するため、最新情報や社内専門知識の反映が難しい課題がありました。RAG(Retrieval Augmented Generation)技術では、生成AIが外部データベースや検索エンジンから関連情報を取得し、その内容を取り込みながら回答を生成します。これにより、企業が保有する最新の社内データを活用しつつ、正確で付加価値の高い回答を生成するAIの開発が可能になります。

LangChainを使ったRAG開発の実践

本研修では、RAG技術の中核となるLangChainフレームワークを用いた実践的な開発手法を学びます。LangChainは生成AIとデータ検索の連携を容易にするツールで、様々なデータソースやAIモデルを柔軟に組み合わせることができます。受講者は実際にLangChainを使ってRAGアプリケーションを構築する過程で、生産性の高いAI開発の経験を積むことができます。

2日間の集中研修で、RAG開発の基礎から実装までを網羅

カリキュラムの主な内容

• RAG技術の概要と企業内での活用事例
• LangChainの構成要素と基本的な使い方
• 様々なデータソースの接続と検索の実装
• 生成AIモデルとの連携方法
• 実践演習を通したRAGアプリケーション開発

研修を通じて得られるスキル

RAG技術の基礎から実践まで

本研修では、RAG技術の基本的な仕組みから、LangChainを用いた実装方法まで幅広く学習します。生成AIが保有していない企業独自のデータを参照させることで、より正確で付加価値の高い出力を実現できるようになります。外部データの検索、抽出、要約、生成の一連のプロセスを体得することで、RAGシステムの構築力を身につけることができます。

企業内データの活用とカスタマイズ

RAG技術の目的の1つは、企業が保有する膨大な内部データを生成AIで活用することです。研修を通じて、企業固有のドキュメント、マニュアル、FAQ、製品情報などのデータをRAGシステムに組み込む方法を習得できます。これにより、生成AIの出力を企業のニーズに合わせてカスタマイズすることが可能になります。RAGを活用した企業内生成AIの内製化率は、2024年で30%を超えると予測されています。

生成AIシステムの高度化と信頼性向上

• ハルシネーション(誤った情報の生成)リスクの低減
• 出力の根拠となるデータソースの明示
• 最新情報の反映による出力の正確性向上
• 専門分野の知識ベースの構築
• 企業内外のデータソースの柔軟な組み合わせ

まとめ

RAG技術とは

RAG(Retrieval Augmented Generation)技術とは、生成AIが外部データベースや検索エンジンから関連情報を取得し、その内容を取り込みながら回答を生成する仕組みです。従来の生成AIが事前学習済みの知識だけで応答していたのに対し、RAGは生成前後に検索プロセスを挟み、必要な情報をリアルタイムに補完します。これにより、最新かつ専門的な知識を反映した高品質な回答を生成することが可能となります。

企業内での活用事例

企業内で保有する各種データ(顧客情報、製品情報、業務マニュアルなど)をRAGに組み込むことで、その企業に特化した回答を生成AIから得られるようになります。例えば、顧客対応の場面では顧客の過去の問い合わせ内容を参照しながら適切な回答を生成したり、製品の仕様書を参照して製品の詳細な説明を生成したりすることが可能です。RAGを活用することで、従来の生成AIでは避けられなかった「ハルシネーション(誤った情報の生成)」のリスクを大幅に低減できます。

ギブリーの研修について

• 対象は新卒社員やキャリアチェンジャーのエンジニア
• LangChainというPythonライブラリを使ったRAG開発の実践的な内容
• 少人数制の研修ではなく、10名以上の社員向けパッケージ研修
• 最新の技術動向に合わせてカリキュラムを適宜更新
• ギブリーの講師陣が豊富な実務経験に基づいて指導