３．活用場面と注意点：RAG的運用で得られる価値を知る
RAGの最大のメリットは、文脈に即した最新情報を反映できることです。
たとえば以下のようなケースで効果を発揮します。
- 株価やニュースなど、常に変動するデータを含む応答
- 企業のFAQやナレッジベースをAIに学習させたいとき
- 論文、法律、契約書など「正確さ」が求められる分野
注意点としては、「検索元の質がすべて」ということです。
どれだけ賢いAIでも、誤った情報を渡せば正確な出力にはなりません。
また、検索結果の内容を精査せずに使うと、かえって信頼性が下がるリスクもあります。
そのため、ChatGPTをRAG的に使うときは、「ソースの確認」と「プロンプト設計」が重要になります。
たとえば「この検索結果を参考にして要約してください」と書き添えるだけでも、生成結果が安定します。
まとめ
RAGとは、検索と生成を組み合わせて精度を高めるAIの仕組みです。
ChatGPTでも、その原理を応用することは十分可能です。
人が検索→AIが生成という流れを作るだけでも、情報の鮮度と信頼性がぐっと上がります。
AIの弱点を補う視点で活用していくと、ChatGPTの可能性はさらに広がります。
「RAG的に使う」――その視点を持つだけで、日々のAI活用は大きく進化するはずです。
SNOWさんが思うこと
ChatGPTに対して、僕がいつもやってるWeb検索してもらって記事を書いてもらうのもRAGですか？と聞いてみました。
そうしたら、ぜんぜん違うと一刀両断にされてしまいました、ちょっと悲しかったです。
やっぱりAPI使って、一言入力したら適切な処理をはさんで正確な回答が得られるような、夢のような生成AIを自作する必要があるのかもしれません。
APIの使い方もChatGPTに聞いたら教えてもらえるので、便利な世の中になったなぁと感心します。
自分で考えるのをさぼってしまいそうだけど、リンゴをもらって食べるだけのサルになってしまうと思うので、それは一番良くないんだそうです。
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