大規模言語モデルの出力を最適化するRAGとは

検索拡張生成 (RAG)とは

検索拡張生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG)は、生成AIの出力を最適化し、精度を高める存在として、注目を集めています。検索拡張生成とは、生成AIに検索機能をを組み合わせる革新的なテクノロジーで、検索ベースのモデルの精度と生成AIの創造性を兼ね備えています。

一般的に検索機能とは、入力に関連するコンテンツが一覧として出力される技術です。一方で、生成AIは、入力に対して学習した情報に基づいた応答を行います。検索拡張生成は、外部から情報を検索し、信頼できる外部ソースに基づいた出力を生成します。検索拡張生成は、検索機能と生成機能をを組み合わせることよって、正確な情報検索と文脈に基づいた応答を実現するテクノロジーです。

検索拡張生成は、ユーザーの入力を受け取り、関連するパッセージの埋め込みを検索し、それらを大規模言語モデル (LLM)に送信して応答を生成します。人間による関与は、生データに領域の専門知識と文脈を追加するデータ準備、ベクトル検索の関連性の強化、入出力の品質保証を提供する上で、とても重要です。

検索拡張生成は、データの準備とRAGシステムの2つの主要コンポーネントで構成されています。データの準備には、生データ (ローデータ)への接続、文脈情報を用いたデータアノテーション、ドキュメントのチャンク化、そして細分化されたチャンクをベクトル埋め込みに変換する作業が含まれます。チャンク化によって一貫性を向上させ、埋め込みはRAGジェネレータのために関連知識のセマンティックマッチングと検索を可能にします。

検索拡張生成のユースケースとは

検索拡張生成は、対話型AI、コンテンツ作成、検索エンジンの複雑なクエリ解決まで、幅広いアプリケーションに対応する高い汎用性を備えています。特に、以下のような用途に適しています。

検索拡張生成のユースケース

• カスタマーサポート：顧客からの問い合わせに対して、正確かつ状況に応じた応答を提供します。
• 教育：幅広い知識に基づいて、詳細な説明及び回答を提供します。
• 調査・分析ツール：複雑な情報から包括的な要約を抽出します。
• コンテンツ生成：幅広い領域に渡る、豊富で有益、そして関連性の高いコンテンツを作成します。

検索拡張生成の卓越性

検索拡張生成の有効性は、そのアーキテクチャ全体に渡る緻密な意思決定に依存します。

• 外部データ準備：文脈の本質を失わずに、データを選択し、一貫した単位にチャンク化します。弊社Appenは、データアノテーションとチャンク化に関する専門知識を有し、文脈に応じた正確なデータアノテーションを行います。
• 埋め込み技術：効率的な検索のため、テキストチャンクを埋め込みに変換するための適切な方法を選択します。
• 関連性とランク付け：アルゴリズムによってユーザーの入力に対する検索データの関連性を判断し、ランク付けを行います。弊社Appenは、Human-in-the-loopのアプローチにより、検索データの関連性とランク付けを向上させします。

検索拡張生成の品質管理

検索拡張生成の出力の品質と精度を確保するには、いくつか考慮すべき点があります。

• 包括的なデータアノテーション：人間が関与し、正確にデータアノテーションを行い、分類します。弊社Appenのデータアノテーションサービスは、正確で文脈に即したデータアノテーションを行います。
• バイアスの低減：データセットとモデルの応答の両方にあるバイアスを発見し、低減します。
• 継続的な評価：一貫性と信頼性を確保するため、様々な入力 (プロンプト)に対してモデルを定期的に評価します。弊社Appenの品質管理プロセスは、モデルのパフォーマンスを長期にわたって維持します。

自動評価指標

検索拡張生成の品質と整合性を高めるためには、人間の関与が不可欠ですが、自動評価指標はこれらのアーキテクチャのパフォーマンスを継続的にモニタリングする上で重要な役割を果たします。この指標により、AI開発チームは改善すべき領域を迅速に特定でき、検索拡張生成がリアルタイムアプリケーションで効果的かつ効率的に機能することを保証できます。

検索と生成の両方のフェーズにまたがる、検索拡張生成パイプラインで使用されるコアな自動評価指標を掘り下げてみましょう。

検索拡張生成パイプライン指標

検索指標

• コンテキストの再現率 (Context Recall)：この指標は、検索コンポーネントによって正常に返された関連チャンクの割合を評価します。
• コンテキストの精度 (Context Precision)：この指標は、検索したチャンクが関連性があるものとして分類される精度を評価します。

生成指標

生成段階の指標は、入力に対する出力の忠実性と関連性に焦点を当て、生成された出力が正確かつ適切であることを評価します。

• 忠実性：検索された関連チャンクの正確性から逸脱した生成された出力の数を評価します。
• 関連性：ユーザーの入力に関連しない生成された出力の数を評価し、出力がトピックに沿っていることを評価します。

人間の創造性

自動評価指標は、検索拡張生成システムのパフォーマンスを定量的に評価します。しかし、人間の関与も重要です。人間の関与によって、自動化されたシステムが見逃す可能性のある言語や文脈の微妙な違いを捉えることができ、とても効果的です。人間の関与は、以下の点で非常に重要です。

• データアノテーションとチャンク化：チャンクが文脈に沿ったものであり、アノテーションが正確であることを保証します。弊社Appenのデータアノテーションサービスはこの分野の専門知識を有しています。
• モデルのトレーニングとチューニング：適切な理解とフィードバックに基づいて、モデルを改良します。弊社Appenが有するモデルトレーニングとチューニングの専門知識は、最適なパフォーマンスとモデルドリフトをモニタリングします。
• 品質管理：モデルの出力の精度、有用性、安全性をモニタリングします。弊社Appenの品質管理はとても高水準のプロセスです。
• コンテキストの整合性の確保：AIの理解が及ばないニュアンスや文脈 (コンテキスト)を解釈します。弊社AppenのHuman-in-the-loopのアプローチは、コンテキストの整合性を保証します。
• エラーからの保護：人間による継続的なモニタリングにより、エラーや不正確さをリアルタイムで特定し、修正します。

自動評価指標と人間の判断の両方を統合することで、検索拡張生成システムは、アプリケーションに不可欠な高度な精度、関連性、信頼性を確保できます。

Appenができること

データアノテーション、モデルトレーニング、品質管理における弊社Appenの豊富な経験と活用することで、企業は検索拡張生成アーキテクチャの可能性を最大限に引き出すことができます。Appenは、データの準備、チャンク化、モデル応答の最適化をサポートします。

まとめ

効果的なAIシステムには、AIのライフサイクル全体にわたって人間の関与が必要です。AIモデルをデプロイする効果的な方法の1つは、検索拡張生成アーキテクチャを使用することです。検索拡張生成システムにより、AIチームはより深い領域の専門知識を活用して、基盤モデルの言語能力を向上させることができます。汎用化された基盤モデルがトレーニングされたことのない領域について理解する際、検索拡張生成用に準備されたドキュメントとデータが役立ちます。

弊社Appenは、データの準備からモデルの評価及び改良まで、検索拡張生成プロセスにあらゆるフェーズで専門知識を提供し強力に支援します。