生成AIの業務活用で注目のRAG、回答精度を上げるための秘訣とは？

　RAG（検索拡張生成）は、ユーザーの質問に関連するデータを外部情報から検索し、生成AIが参照して回答する仕組みを指す。事前学習データにない最新情報や特定の企業内データを活用できる点が大きな魅力だが、RAGの活用には秘訣があり、単にPDFデータなどを参照させても高精度な回答は返ってこない。

　データを業務利用できるよう、LLM（大規模言語モデル）が解読しやすい形に構造化する必要があるわけだが、そこには、知見やノウハウ、時間が必要であり、誰もが簡単に構造化できるわけではない。そこで注目したいのが、RAGデータ作成ツールだ。文書に適したデータ構造化と回答精度の評価の作業を効率化し、RAG回答精度を向上できるメリットがある。

　本資料では、RAGの基本的な仕組みを解説するとともに、RAG活用にまつわる課題と原因を示した上で、データ構造化代行サービスとRAGデータ作成ツールを紹介する。「RAGの精度向上に向けた取り組み方が分からない」「社内データ構造化の人材・工数不足に悩まされている」といった企業には、ぜひ詳細を確認していただきたい。