AIの精度と鮮度を両立するRAG構築の秘訣。　生成AIでのリアルタイムデータ活用

　生成AIにおいては、大規模言語モデル（LLM）が膨大な静的データを基に学習しているが、最新情報や出どころの明確さに欠けることがあり、誤った回答（ハルシネーション）を生み出すリスクがある。そのため昨今、回答の正確性や信頼性、またデータの精度や鮮度をどう確保するかが課題となっている。

　これらの課題を解消する手法として注目されているのが、検索拡張生成（RAG）だ。これは、関連性の高いドメイン固有データを取り込み、LLMにコンテキストを付与することで、正確で鮮度の高い回答を生成する仕組みのことだ。しかし、RAGを実際の運用に適用するには、データのサイロ化や精度のばらつきといったデータを管理する上での課題を解消する必要がある。

　本資料では、RAGの仕組みを解説するとともに、データストリーミングプラットフォームを活用して、リアルタイムデータをRAGに統合する具体的な方法を紹介する。「データ拡張」「プロンプトの強化」「応答の検証」といったステップを通じて、精度と鮮度を両立したRAGを構築するためのプロセスを明らかにする。また、Notionなどの導入事例も紹介しているので、RAGの実装に取り組む企業はぜひ参考にしてほしい。