AIチャットボットが一般化するにつれ、ユーザーの期待は高まっています。人々が求めているのは、ただの汎用的な回答ではなく、自分たちのニーズや組織に合わせた正確で最新の情報です。そこで登場するのが RAG（検索拡張生成） AIです。
RAG AIアシスタントは、2つの重要なステップを組み合わせています：
1. ドキュメントやデータソースを検索して、関連する情報を取得する
2. 取得した情報に基づいて、大規模言語モデル（LLM）で回答を生成する
従来のチャットボットが事前学習されたモデルに頼っていたのに対し、RAGアシスタントは実際のデータに基づいて回答を生成するため、より信頼性の高い回答が得られます。これは、社内マニュアル、製品カタログ、ヘルプデスク記事など、あらゆる種類のデータソースに適用できます。
RAG AIアシスタントの構築方法
RAGパイプラインは、オープンソースツールを使ってゼロから構築することができます。このアプローチは、特定の要件がある企業や、テクノロジースタック全体を自社で所有・制御したい組織に最適です。最大限の柔軟性とカスタマイズ性を実現できます。
この方法では、次の各コンポーネントを自ら管理する必要があります：
- モデル選定：埋め込みモデルの選定・微調整・運用
- データベース管理：ベクトルデータベースのホスティング・スケーリング・保守
- インフラ構築：LLMバックエンドのデプロイと運用（GPUサーバーが必要な場合も）
- 運用管理：セキュリティ対応・更新作業・スケーリング全般
この方法は高度な専門知識を必要としますが、他に類を見ない柔軟性を提供します。
一方、Amazon Bedrock や Kendra などのマネージドクラウドサービスを使えば、迅速かつ安全に、スケーラブルなRAGアシスタントを構築することが可能です。インフラ管理から解放され、アプリケーション開発に集中できる点が最大の利点です。ただし、以下のようなトレードオフも存在します：
- サービス依存：提供元のエコシステムに依存する構造になり、ベンダーロックインのリスクがあります
- 構成の制限：クラウドサービスが提供する機能やモデルの範囲内でしか構成できず、細かい調整が難しい場合があります
- 運用コスト：従量課金制はスモールスタートには適していますが、規模が拡大するにつれてコスト管理が重要になります
これらを踏まえても、迅速な導入が必要でインフラの管理を外部に任せたい組織にとっては、非常に有力な選択肢です。
どちらのアプローチを選んだとしても、OMNiceSoft は、AIサービスやソリューションの構築を全力でサポートいたします。