はじめに
Miaは、RやPythonを使ってデータの探索と可視化を熱心に行うデータサイエンティストです。プロのブロガーとして、Miaはデータサイエンス、R、データ可視化の専門知識を読者に共有することを楽しみにしています。この記事では、Miaが検索支援型生成(Retrieval-Augmented Generation、RAG)の基礎を掘り下げ、堅牢かつ効率的なRAGシステムを構築するための高度な手法を探っていきます。
RAGとは何か
RAGとは検索支援型生成の略で、検索ベースのシステムと生成ベースのモデルの長所を組み合わせて、より正確かつ文脈に即した回答を生成するフレームワークです。RAGの核となるアイデアは、大規模言語モデル(Large Language Model、LLM)を独自のデータで効率的にカスタマイズし、トレーニングデータ以外の知識を活用することです。
RAGには2つの主要コンポーネントがあります。一つは検索機能(retriever)で、関連文書を特定し検索します。もう一つは生成機能(generator)で、検索された文書と入力クエリを使って、一貫性のある文脈に沿った回答を生成します。
RAGのしくみ
RAGシステムを構築するプロセスは以下の通りです。まず、文書を解析、前処理し、より小さな塊(chunk)に分割します。これらのチャンクをエンベディングモデルに通してベクトル化します。ユーザーのクエリもエンベディング化され、ベクトルデータベースを検索して最も関連性の高い文書を見つけ出します。検索された文書とオリジナルのクエリを大規模言語モデルに入力して、最終的な回答を生成します。
RAGシステムの構築
講師は、Python、OpenAI、ChromaDB(ベクトルデータベース)を使ってRAGシステムを構築する方法を実演します。この過程には、文書の読み込み、チャンクへの分割、エンベディングの作成、チャンクとエンベディングをベクトルデータベースに保存する作業が含まれます。最後に、ベクトルデータベースを照会し、検索された文書とオリジナルのクエリを大規模言語モデルに入力して回答を生成する方法を示します。
単純なRAGの限界
単純なRAGには、文脈理解の限界、検索結果の関連性と品質の不一致、検索と生成の統合不足、大規模データの非効率な処理、ロバスト性と適応性の欠如といった課題があります。これらの限界により、関連性の低い文書が検索されたり、生成された回答が一般的だったり的外れだったりする可能性があります。これらの限界を克服するために、高度なRAG手法が必要とされます。
高度なRAG手法
単純なRAGの限界に対処するため、2つの高度な手法が紹介されます。それは、生成された回答によるクエリ拡張と、複数のクエリによるクエリ拡張です。
生成された回答によるクエリ拡張では、大規模言語モデルを使ってクエリの潜在的な回答を生成し、オリジナルのクエリと組み合わせることで、より関連性の高い文書を検索することを目指します。この手法は、検索の質を改善し、検索と生成の統合を強化することが目的です。
複数のクエリによるクエリ拡張は、大規模言語モデルを使ってクエリに関連する追加のクエリを生成し、それらすべてのクエリから文書を検索・集約することで、より包括的で関連性の高い回答を提供することを目的とした手法です。この手法は、システムのロバスト性と適応性を高めることを目指しています。
まとめ
この記事では、Miaが検索支援型生成(RAG)について深く掘り下げ、その基本概念、RAGシステムの主要コンポーネント、単純なRAGアプローチの限界について説明しました。生成された回答によるクエリ拡張や複数のクエリによるクエリ拡張といった高度な手法を取り上げることで、Miaはより正確で文脈に即した システムを構築する方法を示しました。データサイエンティストであり、ブロガーでもあるMiaは、RAGの可能性を探求し、その洞察を読者と共有することを楽しみにしています。
ポイント:
- RAGは、検索ベースのシステムと生成ベースのモデルの長所を組み合わせて、より正確で文脈に即した回答を生成する
- RAGには、関連文書を特定・検索する検索機能(retriever)と、回答を生成する生成機能(generator)がある
- RAGシステムを構築する際は、文書の読み込み、エンベディングの作成、ベクトルデータベースへの保存などのステップが含まれる
- 単純なRAGには、文脈理解の限界や検索結果の関連性不足といった課題がある
- 生成された回答によるクエリ拡張や複数のクエリによるクエリ拡張といった高度なRAG手法は、これらの課題に対処し、システムのパフォーマンスを向上させることができる