RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) の仕組みをMermaid記法で記述し、さらにオンラインツールを使い図示してみました。Claude を使っています。

flowchart TB
    subgraph Knowledge["知識ベース"]
        DB[(文書DB)]
        VDB[(ベクトルDB)]
    end

    subgraph Processing["前処理"]
        D[文書]
        C[チャンク分割]
        E[埋め込みベクトル生成]
    end

    subgraph Retrieval["検索・生成プロセス"]
        Q[ユーザークエリ]
        S[セマンティック検索]
        P[プロンプト構築]
        L[LLM]
        A[回答生成]
    end

    D -->|分割| C
    C -->|変換| E
    E -->|保存| VDB
    D -->|保存| DB

    Q -->|ベクトル化| S
    S -->|類似度検索| VDB
    VDB -->|関連文書| P
    DB -->|原文参照| P
    P -->|コンテキスト付きプロンプト| L
    L --> A

    style Knowledge fill:#f0f7ff
    style Processing fill:#fff7f0
    style Retrieval fill:#f0fff7

RAG (Retrieval-Augmented Generation) の基本的な説明。

定義と目的

• 既存の文書やデータを活用したAI回答生成の仕組み
• LLMの知識を外部データベースで補完する手法
• より正確で信頼性の高い回答を実現するための機能拡張

具体的な処理の流れ

1. データの準備と保存

• 文書の分割処理
• ベクトルデータへの変換
• データベースへの格納

2. 質問への回答プロセス

• ユーザーからの質問を受付
• 類似文書のデータベース検索
• 関連情報の抽出
• LLMによる回答の生成

従来のLLMとの違い

• 従来：事前学習済みの知識のみで回答
• RAG：外部データベースも参照しながら回答

活用事例

• 社内文書を活用したチャットボット
• 製品マニュアルの問い合わせ対応
• 最新情報を含むニュース解説
• 専門分野における質問応答

主なメリット

• 最新データを含めた回答が可能
• 情報源の明確な提示
• 特定分野における専門的な回答
• 誤情報生成リスクの軽減
• カスタマイズ可能な知識ベース

検討すべき課題

• データベース構築のコスト
• 検索精度の最適化
• システム運用の負荷
• データ更新の管理