AI&YOU #40：エンタープライズAIにおける検索拡張世代（RAG）

今週のスタッツ 2023年から2030年までのAI産業の年間成長率は37.3%

今週は、"ChatGPTのようなLLMに企業データを接続する "シリーズの続編として、検索補強型ジェネレーション（RAG）を取り上げます。

私たちは、次のような重要なテーマを探求していく：

• 検索補強型世代（RAG）を理解する

• 企業におけるRAGの応用

• RAGとエンタープライズLLMを統合する利点

また、2024年に向けて知っておくべき企業や従業員のAIに関する重要な統計も紹介する。Skim AIでは、大規模言語モデルをお客様のデータに接続することで、大きな投資対効果が得られることを認識しています。私たちのチームは、コストを削減し、規模を拡大し、意思決定者に洞察をもたらすために、企業向けのこのようなソリューションのアドバイスと構築を専門としています。カスタマイズ可能なカスタマーサポートやFAQエージェント、自然言語からSQLへの変換エージェント、マーケティング・エージェント、営業支援エージェントなど、LLMがどのように御社のビジネスを強化できるかにご興味がある方は、ぜひ私たちにご相談ください。

AI&YOU #40：エンタープライズAIにおける検索拡張世代（RAG）

人工知能の領域、特にエンタープライズ・アプリケーションの範囲では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のような高度な技術の統合が、効率性と精度の新時代の到来を告げている。現在進行中の 企業データと大規模言語モデル（LLM）の接続RAGの役割と機能を理解することが極めて重要になる。RAGは、革新的なAI技術と実用的なビジネスアプリケーションの交差点に立っている。これは、AIシステム、特にLLMが情報を処理、検索、利用する方法における重要な進化を意味する。膨大な量のデータを扱う企業において、RAGは知識集約型のタスクを処理するための革新的なアプローチを提供し、適切かつ最新の情報の提供を保証します。

検索補強型世代（RAG）を理解する

RAGは、動的検索システムを統合することにより、LLMの機能を強化する洗練されたAIメカニズムである。このシステムにより、LLMは外部の最新データソースにアクセスし、活用することができる。その中核となるRAGは、広範なデータベースから関連情報を検索し、この検索されたデータに基づいて文脈を豊かにした応答を生成するという2つの主要なプロセスを兼ね備えている。このモデルは最初に、しばしばベクトル空間として概念化される、構造化されたデータベース内で意味検索を行う。このベクトルデータベースは、テキストや他の形式の情報を含む様々なデータポイントの数値表現の組織化されたコレクションである。有名なベクトルデータベースには以下のようなものがある： クロマ、松ぼっくり、ウィービエイト、ファイス、 そして Qdrantです。RAGはクエリを受け取ると、高度なアルゴリズムを利用してこのベクトル空間をナビゲートし、クエリに関連して最も関連性の高いデータを特定する。検索メカニズムは、クエリとデータベースコンテンツ間の意味的関係を理解するように設計されており、選択されたデータがクエリの意図と文脈的に一致していることを保証する。

RAGの構成要素

RAGの運営は、その2つの主要な構成要素を通じて理解することができる：

1. 検索メカニズム:このコンポーネントはRAGプロセスの初期段階を担当する。入力されたクエリに意味的に関連するデータをベクターデータベースから検索する。洗練されたアルゴリズムが、クエリとデータベースの内容の関係を分析し、最も適切な情報と正確な回答を特定し、応答を生成します。

2. 自然言語処理（NLP）:第二段階では、LLMが検索されたデータを処理する。NLPのテクニックを使って、モデルは検索された情報をその応答に統合する。この段階は、出力が事実に基づいて正確であるだけでなく、言語的に首尾一貫し、文脈的にも適切であることを保証するため、非常に重要です。

これらのコンポーネントを通じて、検索拡張生成は、特に関連情報の検索を必要とするタスクにおいて、LLMの能力を大幅に増幅する。この検索と生成プロセスの組み合わせにより、LLMはより包括的で、現在の知識状態に沿った応答を提供できるようになり、迅速かつ正確な情報が重要であるさまざまな企業アプリケーションにおいて貴重なツールとなる。

企業におけるRAGの応用

RAGは、特にセマンティック検索、情報検索、顧客サービス、コンテンツ作成の分野において、企業環境における豊富な実用的アプリケーションを提供します。様々なデータに動的にアクセスし、活用することができるRAGは、様々な業務の最適化を目指す企業にとってかけがえのないツールです。意味検索と効率的な情報検索RAGは企業向けのセマンティック検索を強化し、大量のデータから文脈に関連した検索結果を提供することで、正確な情報を迅速に必要とするビジネスに最適です。顧客サービスの向上RAGは、注文状況や購入履歴に基づく商品の推奨など、リアルタイムデータを使用して正確でパーソナライズされた応答を提供することにより、顧客サービスの効率を向上させます。コンテンツ制作の改善RAGは、最新の情報にアクセスし、効果的なマーケティングキャンペーンのために現在のトレンドや視聴者の関心に合わせて、適切で魅力的なコンテンツを作成するのに役立ちます。

RAG導入の課題と考察

企業環境において検索拡張世代を実装することは、独自の一連の課題と考察をもたらす。RAGの可能性を最大限に活用するために、企業はデータの品質、管理、その使用に関連する倫理やプライバシーの懸念といった側面に細心の注意を払わなければならない。固定コンテクスト・ウィンドウを超えるスケーリングRAGは、LLMが固定されたコンテキスト・ウィンドウを超えて膨大なデータ・プールにアクセスすることを可能にする。これは、大規模で動的なデータを扱う企業にとって極めて重要であり、情報処理とモデルのスケーラビリティを向上させる。エンタープライズ・アプリケーションの精度と関連性の向上RAGをLLMと統合することで、様々な情報源からのリアルタイム情報を取り入れることにより、応答の正確性と関連性が向上する。情報を常に最新に保つRAGは、LLMが最新のデータを使用することを保証します。これは、リアルタイムで在庫やロジスティクスの更新を行うサプライチェーン管理のように、意思決定のために最新の情報を必要とする業務に不可欠です。RAGをエンタープライズLLMに統合することで、LLMの機能が大幅に向上し、様々なビジネスシナリオにおいて、十分な情報に基づいた意思決定、戦略的計画、および運用管理をより効果的に行うことができます。

エンタープライズAIにおけるRAGの未来

RAGはエンタープライズAIの未来を急速に形成しており、精度、スピード、複雑なクエリ処理における進歩が期待されている。機械学習モデルの進歩に伴い、RAGはよりニュアンスに富んだ情報検索を実現し、様々なビジネスタスクにおける大規模言語モデルの有用性を高めることが期待されている。エンタープライズAIにおけるRAGの戦略的役割は極めて重要であり、データ活用と実用的な洞察において競争上の優位性を提供します。RAGを搭載したLLMは、デジタルトランスフォーメーションを進める企業にとって極めて重要であり、よりスマートな意思決定、革新的なソリューション、パーソナライズされた顧客体験をもたらします。このテクノロジーは、データ主導の世界におけるビジネスの運営と競争方法に大きな変化をもたらし、その進化は業界全体のイノベーションと効率化を促進することになるでしょう。

2024年に知っておくべきエンタープライズAIに関する10の統計

2024年に向けて、エンタープライズAIの展望は前例のない展開を続けている。今週は、今年知っておくべきエンタープライズAIの10の統計についても掘り下げる：

1. AI市場規模は2027年までに$4,070億ドルに達する見込み

2. 2023年から2030年までのAI産業の年間成長率は37.3%

3. AIが経営戦略のトップに 83%の企業がAIを優先

4. 企業戦略担当者の79%が、2024年にAIが自社の成功に不可欠になると報告

5. AIは2030年までに北米GDPの14.5%に貢献する見込み

6. 75%のトップがAIは自社に導入されると考えている

7. 世界のAI市場規模は$1,502億ドルに達し、今後も拡大が予測される

8. 企業の64%が、AIは全体的な生産性の向上に役立つと考えている。

9. 25%の企業が労働力不足に対応するためにAI導入に舵を切る

10. AIは2030年までに米国GDPに21%の純増をもたらす

2024年の消費者と労働力のAI統計トップ10

また、2024年に向けてのAIに関する10の統計データとともに、消費者と労働力についても考察する：

1. 消費者の過半数、企業におけるAI活用に懸念

2. 65% AIを責任を持って活用する企業の信頼性

3. 半数以上がAIがコンテンツを改善すると考えている

4. 77% AIによる来年の雇用喪失を懸念

5. AIによって置き去りにされる可能性のある4億人の労働者

6. AIは9,700万人の雇用を創出すると予測される

7. AIサポート職の採用増

8. AIが製造業に与える最大の影響

9. 米国モバイルユーザーの半数が毎日音声検索を利用

10. 2024年、AIの多様な用途が普及

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