AIが人間のように話すだけでなく、思考し、常に知識を更新する世界を想像してみてください。非常に鋭い精度を達成し、最新の状態を維持するという課題に直面していますか？
あなたは一人じゃない。私はAIソリューションを構築しており、同様の障害に対処しています。しかし、ここに良いニュースがあります。私はそこに行って、ベストプラクティスを見つけました。
さて、検索拡張生成（RAG）の領域に入りましょう。
この記事では、RAGのベストプラクティスと、より正確でインテリジェントなAIアプリケーションを作成するための大規模言語モデル（LLM）に対するRAGの変革的な影響について説明します。
大規模言語モデル（LLM）を超高精度でコスト効率の高いAI強力なツールに変換する方法を学びます。
1. RAG: 幻覚を軽減し、事実を高めるための鍵
1.1. LLMにおけるRAGの役割
RAG（検索拡張生成）は、エラーや「幻覚」を軽減するために設計されたLLM（大規模言語モデル）の重要な技術です。これは、外部データソースから抽出されたコンテキストに基づくモデル応答に基づいて実現されます。
このアプローチにより、LLM運用のコスト効率が大幅に向上します。主な理由は、事前トレーニングされたモデルを継続的に微調整するというよりリソースを大量に消費するプロセスとは対照的に、取得インデックスの更新が簡単であることです。
さらに、RAGの実装により、現在のデータへのアクセスが合理化されます。これにより、時間とコストの両方が節約され、LLMでの最新情報の処理がより実用的かつ効率的になります。
1.2. RAG実装におけるベクトルデータベースの優先順位
ベクトルデータベースは、検索拡張生成（RAG）システムでコンテキストを管理するための好ましい選択肢となっています。注目に値する例には、Pinecone、Weaviate、Qdrant、およびこの分野で広く知られているその他のいくつかが含まれます。
これらのデータベースは、埋め込みを効率的に処理および管理できるように特別に設計されています。埋め込みは、モデルが言語を理解して処理するために使用するデータ表現の形式です。
ベクトルデータベースの効率性は、関連するコンテキストを迅速かつ正確に取得できることにあります。これは、生成される出力の品質に直接影響するため、RAGシステムのパフォーマンスにとって不可欠です。
ベクトルデータベースを利用することにより、RAGシステムはコンテキストにアクセスし、より効率的にコンテキストを利用できるようになります。これにより、モデルによって生成された応答が関連性があり正確であることが保証され、当面のタスクの特定のニーズと一致します。
1.3. 微調整: 強力な結果が得られる中程度の難易度のアプローチ
微調整は、事前トレーニングされたモデルからモデルをトレーニングするプロセスです。これには、パフォーマンスを向上させるために、ドメイン固有の追加データを使用してモデルの重みを更新することが含まれます。
この方法は、モデルの出力の精度と関連性を大幅に向上させるのに役立ちます。ただし、効果的に実行するには高度な専門知識が必要です。
微調整に伴う主な課題は、モデルのドリフトなど、意図しない結果が生じるリスクです。モデルドリフトとは、モデルのパフォーマンスが徐々に低下することを指します。多くの場合、基礎となるデータパターンの変化や、新しいデータに対するモデルの過剰適合が原因です。
2. RAG 改善の中核戦略
2.1. データ管理
RAG システムのデータ管理には、生のテキストだけでなく追加のコンテキスト情報も保存する必要があります。 この戦略により、モデルで利用可能なコンテキストが強化され、関連性のある正確な応答を生成する能力が強化されます。
2.2.埋め込みの最適化
埋め込みの最適化は、モデルの潜在空間内のデータ表現を洗練することに重点を置いています。 このプロセスにより、これらの表現の精度が向上し、意図された意味やコンテキストとより一致することが保証されます。
2.3. 高度な検索技術
RAG の高度な検索テクニックには、再帰的検索、階層的検索 (親子関係)、インデックス付きの仮説質問、インデックス付きの概要などの方法が含まれます。 これらの手法は、膨大なデータセットから最も関連性の高い情報にアクセスして利用するモデルの能力を強化するために採用されています。
3. 結論
大規模言語モデル（LLM）における検索拡張生成（RAG）の探求の締めくくりとして、AIの精度と効率の向上におけるその重要な役割を明らかにしました。外部から取得したコンテキストでモデル応答を基盤化するRAGの機能により、不正確さとコスト効率の課題に対処できる一方、ベクトルデータベースの統合により、タイムリーで関連性のあるコンテキスト配信のための埋め込みの処理が最適化されます。
LLMの微調整は、その複雑さにもかかわらず、モデルのパフォーマンスに大きな利益をもたらし、事前トレーニングされたモデルを使用してコンテキスト認識を向上させることによって補完されます。要約ベースや文ベースの埋め込みなどの主要な戦略は、バランスのとれた情報検索のための革新的なソリューションとして登場しました。
もしご興味がおありでしたら、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）が2024年の生成AIの風景にどのような変革をもたらす可能性があるかを詳細に解説する次の記事をご一読いただけますと幸いです。
https://miichisoft.com/how-rag-retrieval-augmented-generation-is-reshaping/
