生成AIアプリの開発を容易に、オペレーショナルデータベース×RAGのメリット

　生成AIが普及する一方、業務への実装を進めるに当たり、“正確な結果をどう出力させるか”が課題となっている企業は多い。特に一般的なAIモデルは、事実と異なる回答や、意味を成さない回答を出力する「ハルシネーション」を起こすことがあり、AIアプリケーションの開発者を悩ませている。

　そこで注目したいのが、オペレーショナルデータベースと、検索拡張生成（RAG）技術を組み合わせる手法だ。これにより、データベースの最新データや、分野固有のデータを活用できるため、高精度なレスポンスを生成可能になる。例えば、小売業がこのアプローチを採用すると、在庫状況や価格に関する質問に回答するだけでなく、顧客が求める商品の在庫がある店舗を案内するなど、パーソナライズした対応も実現できるようになるという。

　本資料では、成功する生成AIアプリケーションの4つの要件や、それらを満たすために活用したい4つのテクノロジーを紹介している。また、その中からRAG技術に焦点を当て、一般的な仕組みやメリット、RAGの利点を生かすデータベースの選び方などを解説しているので、参考にしてほしい。