この記事は、RSM テクノロジー コンサルティング チームの一員である Cem Adiyaman ([email protected]) と Chung Do ([email protected]) によって執筆されました。RSM のテクノロジー サービスは、企業がデータ原則の潜在能力を解き放ち、持続可能な成長とプラスの影響をもたらすことを可能にします。
RAG は、従来の LLM を大幅に強化したものです。LLM は知識豊富な学生に例えることができ、膨大な量の情報を吸収して学習し、正確な応答を作成します。ただし、LLM は応答生成の制御が不十分な場合が多く、予測不可能で信頼性に懸念が生じます。RAG は、回答だけでなく適切な文書参照も提供する仮想司書に相談するのと似たアプローチを導入することで、これらの問題に対処します。検索機能と生成機能を融合することで、インタラクションの効率と深さが大幅に向上します。たとえば、BING チャットの RAG 展開では、ユーザーに LLM からの回答と関連するオンライン リソースへのリンクが提供されます。
RAG は、明確な 4 段階の方法論に従って動作します。まず、ユーザーが質問します。次に、ドキュメントのデータベース内で類似性チェックが実行され、最も関連性の高いソース (ドキュメント A と呼ばれます) が特定されます。その後、ユーザーのクエリ、ドキュメント A、および LLM が結合されて応答が生成されます。最後のステップでは、回答と関連ドキュメントの両方が提示され、情報検索プロセスが簡素化されます。
検索拡張生成 (RAG) を業務に統合することは、中小企業にとって大きな進歩です。このテクノロジーは従来の AI アプリケーションを超えており、企業が情報処理と意思決定を処理する方法の戦略的な転換を表しています。RAG を使用すると、企業は情報検索とデータ分析の精度が向上します。従来の AI モデルは有益ではあるものの、データ処理の精度と信頼性に欠けることが多く、意思決定プロセスにギャップが生じていました。RAG は、応答生成と関連性のある検証済み情報ソースへのアクセスを組み合わせることでこれらの問題に対処し、より高速で正確なデータ処理を保証します。この機能は、最新で正確な情報が不可欠な法律顧問、コンサルティング、市場調査などの分野で特に役立ちます。さらに、RAG により、ユーザーは AI 生成の応答をより細かく制御できるため、出力と意思決定プロセスの信頼性が大幅に向上します。これにより制御と精度が向上し、全体的なユーザー エクスペリエンスが向上し、顧客と社内チーム メンバーはより一貫性があり、関連性があり、信頼できる AI 対話の恩恵を受けることができます。急速に進化する生成 AI システムの世界において、RAG は最先端のアプリケーションを通じて中小企業に競争上の優位性を提供し、技術の進歩に遅れを取らないだけでなく、それぞれの分野でリードできるようにします。ただし、RAG の統合には、特に AI 技術の倫理的な使用とガバナンスの確保において課題も生じます。企業は、RAG を規制基準や倫理規範に合わせるよう注意を払い、複雑な規制と倫理の状況を乗り越えて、責任を持ってその可能性を最大限に引き出す必要があります。将来を見据えると、さまざまな分野での RAG の可能性は無限に見え、革新とビジネス効率化への刺激的な道が開かれます。RAG がビジネス プロセスにますます統合されるにつれて、中小企業内でのさらなる技術革新の触媒として機能し、情報の検索と分析を合理化し、創造的な問題解決と製品開発への道を開きます。この変革的な技術は単なるアップグレードではなく、デジタル時代のよりスマートで効率的なビジネス モデルへの動きです。 RAG の戦略的導入は、AI 主導の世界におけるビジネスの未来を形作るものであり、中小企業に現在の業務を強化するだけでなく、将来の成長と革新を先導するためのツールを提供します。
結論として、企業が検索拡張生成 (RAG) を業務に導入することを検討する場合、統合を成功させるにはいくつかの重要なアクションと前提条件が不可欠です。まず、企業は現在の技術インフラストラクチャとデータ管理システムを徹底的に評価し、RAG テクノロジーとの互換性を確保する必要があります。出発点として、データ処理と AI 機能の強固な基盤を持つことが重要です。次に、企業はスタッフが RAG の機能とベスト プラクティスに慣れるためのトレーニングおよび開発プログラムに投資する必要があります。このステップは、RAG のメリットを最大限に引き出し、既存のワークフローにシームレスに統合するために不可欠です。さらに、企業は RAG を使用して業務を強化する方法について明確な目標と戦略を確立する必要があります。これには、RAG によって効率、意思決定、顧客エンゲージメントを改善できる特定の領域を特定することが含まれます。もう 1 つの重要なアクションは、特にデータ プライバシーと AI の倫理的使用に関する、関連するすべての法的および規制基準に準拠することです。企業は、これらの複雑な領域をナビゲートし、コンプライアンス フレームワークを開発するために、法律の専門家に相談する必要があります。最後に、企業は AI および RAG テクノロジーの継続的な進歩に遅れないようにする必要があります。情報を入手し、適応力を維持することで、企業は業務における RAG の使用を継続的に最適化し、競争力を維持できます。これらのアクションを実行し、必須事項を確実に実施することで、企業は RAG の力を効果的に活用し、ビジネス プロセスを変革し、AI 主導のビジネス ソリューションのダイナミックな環境で成功するための体制を整えることができます。
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元記事: https://www.rsm.global/netherlands/en/insights/strategizing-generative-ai-rag-integration