はじめに
AI技術の進展に伴い、企業や研究者はますます高度なモデルを活用して、より正確で有用な結果を得ようとしています。特に、NLP（自然言語処理）の分野では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やファインチューニングといった手法が注目を集めています。しかし、これらの手法の違いや、それぞれのメリット・デメリットを正確に理解することは、適切なモデルを選択する上で不可欠です。
この記事では、RAGとファインチューニングの違いを比較し、どのような状況でどちらを選ぶべきかについて詳しく解説します。この記事を読むことで、あなたはAIモデルの最適化戦略に関する深い理解を得ることができ、プロジェクトに最適なアプローチを選択するための知識を手に入れることができます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？
RAGは、AIがテキストを生成する際に、事前に準備した外部のデータを参照し、その情報をもとに回答を生成する手法です。具体的には、お客様が提供したドキュメント（Excel、Word、PowerPoint、PDFなど）を、データベースに保存し、AIがこれらのドキュメントから必要な情報をリアルタイムで引き出して回答を作成します。これにより、AIは常に最新かつ関連性の高い情報を提供できるようになります。
RAGの大きな特徴の一つとして、「回答の情報源をユーザーに示せる」 という点があります。これは、従来のAIモデルとは異なる重要な利点であり、特に信頼性や透明性が求められるビジネスにおいて非常に有用です。
RAGの詳しい説明に関しては「説明可能なAIの重要性とRAGアプリケーションの役割」の記事で詳しく解説しています。
ファインチューニングとは？
ファインチューニングは、既に事前学習されたモデルを特定のタスクに適応させるために、追加のデータで再学習させるプロセスです。事前学習済みのモデルには膨大な一般知識が蓄えられており、これを特定のドメインやタスクに合わせて調整することで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。ファインチューニングは、モデルが既存の知識をどのように使うかを最適化することで、特定のニーズに対応した出力を生成します。
ファインチューニングに関する詳しい説明や構築方法についてはこちらの記事で詳しく説明しています。
RAGとファインチューニングの違い
1. リアルタイム性とデータの更新
RAG:RAGは、外部のデータソースを参照し、リアルタイムで最新の情報を取得して回答を生成します。これにより、最新の情報を必要とする場合や、データが頻繁に更新される環境に適しています。例えば、最新の製品マニュアルや、最近更新されたFAQなどを基に、ユーザーの質問に対する回答を即座に提供できます。
ファインチューニング:一方、ファインチューニングされたモデルは、あらかじめ学習させたデータに基づいて動作します。そのため、データが頻繁に更新される状況では対応が難しくなります。更新ごとにモデルを再学習させる必要があるため、リアルタイム性が求められるシステムには不向きです。
2. データ準備の容易さ
RAG:RAGの強みの一つは、Word、Excel、PowerPoint、PDFなどの一般的なファイル形式のドキュメントをナレッジデータベースにそのまま格納できる点です。このため、データの準備が非常に簡単です。既存のドキュメントをそのまま利用できるため、データを用意する手間が少なく、導入がスムーズに進められます。
ファインチューニング:ファインチューニングでは、モデルに学習させるためのデータを一問一答形式で整える必要があります。たとえば、ユーザーが「商品の配送状況を知りたい」と質問した場合、以下のように具体的な回答例を大量に準備する必要があります。
ユーザー
「商品の配送状況を知りたいのですが、どうすれば確認できますか？」
回答
「配送状況は、注文確認メールに記載されている追跡番号を使って確認できます。追跡番号を使って、配送業者のウェブサイトで現在のステータスを確認してください。もし追跡番号が見つからない場合は、カスタマーサポートに直接お問い合わせください。」
このような形式のデータを多量に用意しなければならず、準備には多くの時間とリソースが必要です。
3. データの活用方法と透明性
RAG:RAGでは、質問に対する回答を生成する際に使用した情報源（例えば、どのドキュメントのどの部分に基づいているか）をユーザーに示すことができます。これにより、回答の根拠をユーザーに提示できるため、透明性と信頼性が向上します。
ファインチューニング:ファインチューニングされたモデルは、事前に学習したデータに基づいて回答を生成するため、回答の根拠が必ずしも明示されるわけではありません。ユーザーに対して情報源を明示することが難しく、透明性の面でRAGに劣る場合があります。
4. 初期導入のしやすさ
RAG: チャットシステム、ナレッジデーターベース、LLMを構築しなければならず簡単に運用開始まで持っていくことができない。
ファインチューニング:ChatGPTの標準機能でファインチューニングを行うことができるため、手軽に試すことが可能。導入には準備が必要だが、特定の業務において一度調整されたモデルは高い精度で運用可能。モデルの更新が必要な場合には再学習が必要。
まとめ
RAG | ファインチューニング | |
リアルタイム性 | ○ | △ |
データ準備のしやすさ | ○ | △ |
回答の根拠 | ◎ | × |
初期導入のしやすさ | △ | ○ |
RAG は、リアルタイム性が求められる環境や、既存のドキュメントを活用したい場合に最適です。また、ユーザーに回答の情報源を示すことができ、透明性と信頼性が求められる場面で有利です。ただし、導入には専用のシステムが必要で、手軽に試すことは難しいという側面があります。
ファインチューニング は、特定のタスクに特化した高精度なモデルが必要な場合に適しています。データの準備は大変ですが、ChatGPTの標準機能を使って手軽に試すことができるため、導入のハードルが低いのが特徴です。企業のニーズに合わせたカスタマイズや専門的な応答を提供できる点が大きな強みです。
参考
スノーリーズ株式会社のRAGシステムのAIboxを導入することで、社内の資料やデータを学習して独自の企業独自の回答を生成するAIが実現できます。ChatGPTの社内版のような使い方が可能です。
無料トライアルからお試しいただくことも可能ですので、お気軽にお問い合わせください。
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