近年注目を集めている生成AIの活用手法のひとつに「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」があります。これは、大規模言語モデル（LLM）と外部のナレッジベースを組み合わせることで、より信頼性の高い回答を生成する技術です。
本記事では、Google Cloudの強力なAIプラットフォームである Vertex AI を活用して、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装する方法をわかりやすく解説します。
Vertex AI
Vertex AIは、Google Cloudが提供する統合型の機械学習プラットフォームです。データの準備からモデルのトレーニング、デプロイ、モニタリングまで、一連のMLライフサイクルを一元管理できます。特に、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用において、迅速な開発と運用が可能です。
RAG
RAG（検索拡張生成）は、大規模言語モデル（LLM）に外部の知識データベースを組み合わせることで、より正確で信頼性の高い回答を生成する手法です。LLMが持つ知識だけでなく、最新の情報や特定のドメイン知識を取り入れることで、ハルシネーションの抑制や回答精度の向上が期待できます。
Vertex AIでRAGの実装方法
では、実際にVertex AIでRAGを実装しましょう。
Cloud Storageにファイルのアップロード
Cloud StorageのバケットにRAGの検索対象となるファイルをアップロードします。
今回は、下記のような社内ドキュメントの一例として非構造化データを準備しました。
データストアの作成
1. AI Applicationから、「データストア」タブから、「データストアを作成」をクリック
2. 「Cloud Storage」を選択
3. ファイルの種類とCloud Storageのバケットに格納したファイルを選択して、「続行」をクリック
4. データストア名を入力して「作成」をクリック
AI Applications
AI Applications（旧 Agent Builder）は、Google Cloudが提供するノーコード／ローコードで使えるAIアプリ開発ツールです。特に RAG（Retrieval-Augmented Generation）型アプリケーション の構築を支援する設計になっており、構造化・非構造化データをもとに自然言語で質問に答えるアプリを簡単に構築できます。
検索アプリの作成
1. AI Applicationsの「アプリ」タブから「アプリを作成する」をクリック
2. 「カスタム検索」の作成をクリック
3. アプリの詳細を入力して「続行」をクリック
4. 先ほど作成したデータストアを選択して「作成」をクリック
プレビューで確認
作成したRAGアプリをプレビューから確認することができます。
まとめ
今回は、Google CloudのVertex AIを使ってRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装する方法をご紹介しました。
Vertex AIの持つ強力なLLM機能と、外部データとの連携を組み合わせることで、より実用的で信頼性の高いAIアプリケーションが構築できることが分かりました。RAGの導入によって、社内ナレッジやFAQといった情報資産を最大限に活用できるため、カスタマーサポートや社内ヘルプデスク、ナレッジ検索などの分野で大きな効果を発揮します。
これから生成AIを本格導入したい方は、Vertex AIとRAGの組み合わせをぜひ検討してみてください。