ChatGPTの利用形態におけるRAG（検索拡張生成）について
ChatGPTの利用形態における RAG（Retrieval-Augmented Generation） の利用可否・形態を整理しました。確認ください。
💻ChatGPT（Web, Plus）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| RAG利用 | ❌不可（明示的なRAG不可） |
| 備考 | 自分のドキュメントや知識をアップロードして検索・応答には 未対応（Web UI では） 標準モデル（GPT-4-turbo）単体での応答のみ可能 |
| 補足 | Chat履歴に基づく“会話文脈の保持”はされるが、ベクトルDB/RAG的文書検索は不可 |
💻カスタムGPT（Plus/Team/Enterprise）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| RAG利用 | ✅簡易RAGが可能（ファイルアップロードベース） |
| 利用方法 | カスタムGPT作成画面で、「ファイルをアップロード」すると、その中の内容に対して質問できる |
| 技術 | ベクトル検索（内部的にRAG的処理）をOpenAIが自動で実行（ユーザーは不要） |
| 制限 | ファイル容量制限（20MB未満）、検索の詳細チューニング不可 |
| 用途 | 自社ナレッジベース、PDFの中身を理解させた簡易RAG用途に実用的 |
💻OpenAI API + 自前RAG構築
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| RAG利用 | ✅完全に可能（本格RAG） |
| 技術 | OpenAI API + FAISS / Chroma / Weaviate / Pinecone + LangChain など自由に構築 |
| 特徴 | – 独自ベクトルDB構成が可能 – 設計書・仕様書を対象とした精密検索・フィルタリング・再ランキングなど実装可能 – 日本語形態素解析との連携や、業界特化モデル学習にも向いている |
| 実用例 | 社内QAボット、設計書→応答支援、法務文書チェックなどの業務活用に多い |
💻ChatGPT Team / Enterprise
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| RAG利用 | ✅カスタムGPTレベルのRAG + ファイル共有・チーム内ナレッジベース |
| 特徴 | – Teamは基本的に Plus と同等 + 管理コンソールあり – Enterpriseでは「Knowledge Base (ベータ)」機能が利用可能（S3やConfluenceをベースにRAG検索） |
| 管理性 | 管理者がファイル／データソース登録 → 全員が共通のナレッジを元に質問できる |
🔍 結論：RAGの本格運用に向くのは？
| 利用形態 | RAG活用度 | 自由度 | 運用例向き |
|---|---|---|---|
| ① ChatGPT Plus（Web） | × | × | 試験的利用 |
| ② カスタムGPT | △ | △ | 少量ドキュメントの検索 |
| ③ API + 自前構築 | ◎ | ◎ | 実運用・システム組込み |
| ④ Enterprise / Team | ○〜◎ | ○ | 企業全体ナレッジ統合 |
この辺も情報として持っていて、みなさんも運用してください。
Share this content:
コメントを送信