生成AIパスポート 無料問題 5 / 10 ・ 分野3: 現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向
食品メーカーの情報システム部に所属するTanakaは、社内規程や業務マニュアルの内容に基づいて回答する社内チャットボットを構築したい。モデルの再学習を行わずに、回答時に社内文書を参照させて事実に基づいた回答を得たい場合、最も適した手法はどれか。
- RAG（検索拡張生成）を使い、質問に関連する社内文書を検索してプロンプトに付与し回答させる
- モデルの全パラメータをゼロから事前学習し直し、社内文書だけを学習させたモデルを構築する
- temperature（出力の多様性の設定値）を最大にして、より自由で幅広い回答を生成させる
- チャットUIの画面に、質問のたびにすべての社内規程を手作業で貼り付けてから質問する
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正解: A
正解の理由
RAG は、質問に関連する文書を検索してその内容をプロンプトに付け、モデルに回答させる手法。モデルを再学習せずに社内文書に基づく回答を作れる。
違う選択肢
「全パラメータをゼロから事前学習し直す」… 費用も期間も見合わない。社内文書だけでは言語能力の土台も作れない。
「temperature を最大にする」… 出力のばらつきを変える設定であって、知識を与える手段ではない。
「質問のたびに全規程を手作業で貼り付ける」… 扱える範囲を超えるうえ、毎回の手間が大きい。
押さえどころ
規程が改訂されたら、モデルではなく検索対象の文書を差し替えれば済む。そこが RAG の利点である。