近年，生成AIの進化はめざましく，ChatGPTの登場を皮切りに，まるで人間のように応答するAIが大きな話題となりました。これにより，私たちの働き方も大きく変わりつつあります。

また，生成AIを活用したツールやサービスも次々と登場しています。例えば，プログラミングの提案やコードの修正を行い，まるでペアプログラマーのように支援してくれるGitHub Copilot，簡単な指示だけで本格的なビジネス文書を作成できるMicrosoft 365 Copilotなど，その進化はとどまることを知りません。

そして，新たな技術としてRAG（Retrieval-Augmented Generation）が登場しました。従来のChatGPTのような生成AIは，インターネット上の公開情報をもとに回答を生成しますが，RAGは企業や組織内の独自情報を活用し，より適切な回答を生成できる点が特徴です。これまでのチャットボットは，あらかじめ用意されたテンプレートに沿って回答するものが主流でしたが，RAGは企業内の情報を適切に解釈し，まるで人間が考えて答えているかのような自然な応答を実現します。

一方で，RAGはさまざまなコンポーネントが複雑に連携して動作するため，その仕組みを把握するのが難しいという課題があります。

例えば，AIオーケストレーター，Retriever，Generatorなど，聞き慣れない用語が多く登場し，初めて学ぶ方にとってはハードルが高く感じるかもしれません。

RAGに限らず，新しい技術を学ぶのは簡単ではありません。専門用語の意味を知り，複雑な仕組みを理解し，さらに実際のコードを動かして試す必要があります。筆者もエンジニアとして20年以上の経験がありますが，新しい技術を学ぶ際には，毎回高いハードルを感じるものです。

そんな中で，筆者はブログやYouTubeなどを通じて，さまざまな技術を「わかりやすく伝える」ことに取り組んできました。その中で気づいたのは，複雑なことをわかりやすく伝えるためには，いくつかの重要なポイントを押さえることが大切だということです。

そこで本書では「わかりやすさ」を徹底的に追求するために，「⁠図解」「⁠比較」「⁠実践」の3つのツボを意識して執筆しました。

❶ 図解：図でわかりやすく伝える

複雑な仕組みは，文章だけでは理解が難しいことが多いものです。そこで本書では，以下のポイントを押さえた「図解」を用意しました。

• 登場人物（コンポーネント）は誰か？
• どんなデータが，どのように流れるのか？
• 処理の流れはどのような順番か？
• それぞれのコンポーネントがどのような役割を担っているのか？

このように整理することで，RAGの全体像を直感的に理解できるようになっています。

❷ 比較：従来の技術との違いを明確にする

新しい技術を学ぶときには，従来の技術と比較することで，違いを明確に理解することができます。技術は常に進化し，既存の課題を解決する形で新しいものが登場します。そのため「なぜこの技術が必要なのか？」を理解するには，従来の技術のどこに課題があり，新しい技術がそれをどう解決するのかを知ることが重要です。

例えば，本書では，従来のチャットボットや一般的な生成AIとRAGの違いを比較しながら，RAGの本質的なメリットを直感的に理解できるように解説しています。

❸ 実践：実際に手を動かして体験する

本書では，理論だけでなく実践も重視しています。図解や比較で「RAGの仕組み」を理解した後，それを実際のコードとして動かすことで，より深く理解できるように構成しました。つまり，

• 図解や従来の技術との比較により，基礎概念をつかむ
• 動くコードで仕組みを体験する

この2つを組み合わせることで，理論だけではなく，実際に手を動かしながらRAGを学べる内容になっています。

本書を読むことで，RAGの基本的な仕組みを理解し，実際に活用するための知識とスキルを身につけることができます。ぜひ，本書を活用しながら，RAGを理解し，実務に役立ててください！