📝 エピソード概要

AI技術「RAG（検索拡張生成）」をテーマに、AIの「学習」と「参照」の決定的な違いを解説するエピソードです。2024年に大流行し、現在はAIエージェントの機能として定着したRAGの仕組みや、高精度な出力を得るための泥臭い調整作業の裏側を紹介します。AIがユーザーを理解して「学習」しているのではなく、実は「カンペ」を「参照」しているだけという事実を知ることで、AIへの解像度が劇的に高まる内容となっています。

🎯 主要なトピック

• RAGの正体と役割: 外部知識を検索してAIに受け渡す「検索拡張生成」の仕組みと、最新情報を追えないLLMの弱点を補う利点を解説。
• 「学習」と「参照」の違い: パラメータを更新して脳自体を書き換える「学習」と、外部の「カンペ」を読み取るだけの「参照」を明確に区別。
• 検索技術の裏側: 文字の一致を見る「キーワード検索」と、意味の近さを数値化する「ベクトル検索」を組み合わせたハイブリッド検索の重要性。
• AI開発の泥臭い工程: 文章を適切な単位に切る「チャンク分け」や「オーバーラップ」など、精度向上に不可欠な人間による手作業の実態。
• RAGの進化とエージェント化: 概念の繋がりを辿る「グラフRAG」の登場や、RAGが「AIエージェント」の一機能として統合されつつある現状。

💡 キーポイント

• RAGは「AIにカンペを渡す技術」であり、高価な再学習をせずとも、独自データや最新情報に基づいた正確な回答を可能にする。
• AIリテラシーを見分ける指標は「学習」という言葉の使い方。安易に「学習」と言わず「参照」と使い分けることで、技術の本質を理解していることを示せる。
• 「ゴミを入れたらゴミが出る（GIGO）」の原則。AIの回答精度は、人間によるデータの取捨選択や前処理といった、極めてアナログで泥臭い作業に支えられている。
• GPTのメモリ機能や過去の会話履歴も、AIがユーザーを深く理解したわけではなく、毎回プロンプトという名の「カンニング」を行っているに過ぎない。