ヤマゾー＠AIエンジニア

RAGシステムの精度改善フローを描いてみた。

生成AIを企業で本格的にシステム導入する場合、継続的に精度を測定・改善する運用設計が重要。

これからのITエンジニアは簡単なRAGを実装するだけでなく、生成AIシステムの運用保守まで考慮したアーキテクチャの設計力が求められる。

RAGは簡単だけど、RAGシステムを本番運用するのは難しい。AIシステムは精度という不確実でブラックボックスな指標を扱わなければならない。

具体的には、業務知見者が定期的にAIの出力をチェックしたり、業務基準が変わった場合は精度基準を見直して学習・評価データを再定義したりする必要がある。

「RAGを使えば何でもできる」と過度に期待する企業はかなり減って、現実的な適用範囲で実機化するフェーズに移りつつある。

技術領域でいえば、精度監視などの運用系、インデクシングなどのデータエンジニアリング系の重要性が増している印象。