大規模言語モデル（LLM）の限界を克服するための鍵は、ベクトルデータベースを活用した「Retrieval Augmented Generation（RAG）」の導入にある。OpenAIのGPTやMetaのLlama2といったLLMは、広範な知識を備えているが、特定組織の文書や最新情報、専門用語を含む領域では、誤った回答や「幻覚（hallucination）」を引き起こすことがある。たとえば、ボルボXC60の逆走ブレーキに関する質問に対して、LLMは訓練データにない情報に基づき、誤った説明を生成してしまう。 この課題を解決する方法として、RAGが注目されている。RAGは、外部のデータベースから関連情報を検索し、LLMに提示することで、正確性と最新性を確保する仕組みだ。その中心にあるのが「ベクトルデータベース」である。これは、テキストや画像などを数値の「ベクトル」に変換し、意味的に似たデータを高速に検索できる仕組み。たとえば、手作りの木製サングラスの特徴を「インテリアが繊細な木製サングラス」という自然言語で検索しても、正確な結果が得られる。 実際の活用例として、大学の従業員ハンドブックを対象にしたチャットボットの構築を紹介。PDF形式のハンドブックをChromaというオープンソースのベクトルデータベースに登録。テキストをチャンクに分割し、OpenAIの埋め込みモデルでベクトル化。ユーザーの質問に対して、ベクトルデータベースが関連するセクションを検索し、LLMに提示。これにより、「給与の過払い」や「退職時の資産返還」など、組織固有の回答が正確に生成される。 RAGの利点は、データの更新が容易で、リアルタイム性が保てること。また、検索結果の出典を明示でき、信頼性も向上する。一方で、極めて複雑な解析が必要な分野では、モデルのファインチューニングも有効な選択肢となる。 結論として、LLMの強みを最大限に引き出すには、事前学習モデルに加え、組織の知識を統合する仕組みが必要。ベクトルデータベースとRAGの組み合わせは、AIチャットボットの実用性を飛躍的に高める技術であり、企業や教育機関の情報共有を革新する可能性を秘めている。