Azure OpenAIとElasticsearchの連携で高精度なRAGシステムを構築

2024.09.30

• 生成AI

外部から取得した情報を組み合わせて、大規模言語モデル（LLM：Large Language Models）の回答精度を向上させる検索拡張生成（RAG : Retrieval Augmented Generation）が注目を浴びており、精度の高い情報検索と生成が求められています。Azure OpenAI ServiceとElasticsearchの組み合わせにより、これまでにない高精度のRAGシステムを実現しました。

Azure OpenAI Serviceは、自然言語処理の最先端技術を提供し、複雑な質問にも高精度な回答を生成します。一方、Elasticsearchは高速でスケーラブルな検索エンジンとして知られ、膨大なデータから必要な情報を迅速に抽出します。この二つの強力なツールを連携させることで、RAGシステムは情報の検索と生成の両方において卓越した性能を発揮します。

例えば、社内のデータベースや外部のオープンデータソースから取得した情報を活用して、従業員が必要とする情報を迅速かつ正確に提供することが可能となりました。これにより、社内の業務効率が飛躍的に向上し、意思決定のスピードも加速しています。

実装例として、社内規約や就業規則に関する問い合わせに対して効率的に対応するためにRAGシステムを活用しています。従業員が会社の情報を得るためには、従来は難解な社内規約の中から必要な情報を探し出す必要がありました。この過程で、必要な情報にたどり着けなかったり、見つけた情報に確信が持てずに人事総務部に問い合わせるケースが多くありました。

しかし、Azure OpenAI ServiceとElasticsearchを活用した新しいRAGシステムでは、質問に対して瞬時に最適な回答を生成することが可能です。これにより、従業員が必要な情報にたどり着くスピードが向上し、人事総務部の対応工数を削減することも可能となりました。

また、全体のシステム設計として、セキュリティ面の強化や運用面の効率化にも注力しています。まず、情報の取り扱いにおいては厳格なセキュリティ対策を講じており、データの不正アクセスや漏洩を防ぐための対策を実装しています。さらに、社内規約や就業規則が更新された場合には、システムが自動的に最新の情報にアップデートされる仕組みを整えました。これにより、常に最新の規約に基づいた正確な回答を提供することが可能です。このような運用面での工夫により、システムの信頼性と利便性が大幅に向上しました。