テキスト生成の新時代：RAG、LangChain、およびベクトルデータベース

テキスト生成の新時代：RAG、LangChain、そしてベクトルデータベース

はじめに

革新的な技術によって、自然言語処理の急速に変化するランドスケープの中で、機械が人間の言語を理解し生成する方法が常に再構築されています。そのような画期的なアプローチの1つが、Retrieval Augmented Generation（RAG）です。これは、GPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルのパワーとベクトルデータベースとLangchainの効率を組み合わせています。

RAGは機械が言語を処理する方法のパラダイムシフトを象徴し、従来に比べて類前の文脈理解と反応性を実現するために生成モデルと検索モデルの隔たりを埋める役割を果たしています。このブログ記事では、RAGのコアコンセプト、GPTモデルとの統合、ベクトルデータベースの役割、および現実世界での応用について説明します。

学習目標

  • Retrieval Augmented Generation（RAG）の基礎を理解する。
  • ベクトルデータベースとそのベクトルを使用した革新的なデータ保存および検索手法に洞察する。
  • RAG、LangChain、およびベクトルデータベースがユーザーのクエリを解釈し、関連情報を取得し、一貫した応答を生成するためにどのように連携するかを理解する。
  • 特定の応用に統合されたテクノロジーの実践スキルを開発する。

この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。

RAGとは何ですか？

Retrieval Augmented Generation（RAG）は生成モデルと検索モデルを融合させたものです。これにより、生成モデルの創造的な能力と検索システムの正確さをシームレスに組み合わせることで、多様で文脈に即したコンテンツの生成が可能となります。

テキストの補完や質問応答など、一部の従来の言語生成タスクでは、GPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルが豊富なトレーニングデータセットに基づいて文脈に即したテキストを生成する能力が優れていることが示されています。しかし、入力コンテキストが曖昧であるかデータが不足している場合、誤った応答や一貫性のない応答を生成する可能性があります。

一方、検索ベースのモデルは、膨大な事前に書かれた応答やドキュメントの中から関連する応答を効率的に抽出するために設計されています。チャットボットや情報検索システムは、正確な応答を提供するためにこれらのモデルを頻繁に利用しています。ただし、データベース内の応答に制限されるため、生成モデルのオリジナリティと適応性が欠けています。

RAGの本質を理解する

RAGの本質は、自然言語処理の2つの基本的な側面を調和させる洗練されたアプローチです。

生成モデル

OpenAIのGPT（Generative Pretrained Transformer）などの生成モデルは、大規模なトレーニングデータセットに基づいて一貫した文脈に即したテキストを生成することで広く認識されています。これらのモデルは、複雑なニューラルアーキテクチャを使用して単語のシーケンスを予測・生成し、人間のような言語を高い創造性で生成できます。

検索モデル

一方、検索モデルは、広範なデータセットから特定の情報を効率的に検索・取得するように設計されています。これらのモデルは、ベクトル埋め込みなどの高度な技術を活用し、入力クエリに基づいて関連するドキュメント、段落、または文を迅速に特定することができます。

LangChainとは何ですか？

まず、LangChainの本質を把握し、その微妙なニュアンスを解読しましょう。LangChainという頼りになるライブラリは、OpenAI、Cohere、Bloom、Huggingfaceなど、さまざまな大規模言語モデル（LLM）プロバイダーとのやり取りをより簡単にするために作成されました。LangChainは、1つ以上のLLMをつなげて論理的な接続を作成する能力によって、他のプラットフォームとは異なります。

なぜLangChainを選ぶのですか？

LangChainには無限の可能性があります。想像力が唯一の制約です。

  • 情報だけでなく、ユーザーに機知と魅力を提供するチャットボットを想像してみてください。
  • 製品を正確に推奨し、顧客の購買意欲を高める電子商取引プラットフォームを思い浮かべてみてください。
  • 個別の医療情報を提供し、人々が健康のために賢明な選択をすることを可能にする医療アプリを想像してみてください。

LangChainとともに、非凡な体験をすることができます。これらの概念を目の前で現実のものにする力を持っています。

RAGにおけるベクトルデータベース

ベクトルデータベースは、ベクトル形式でデータを保存および処理する高度なシステムです。伝統的なデータベースは構造化されたテーブルに依存するのに対し、ベクトルデータベースは多次元空間内のデータポイントのベクトル数学的表現を使用して情報を整理します。このユニークなアプローチにより、膨大なデータセットの効率的な保存、検索、操作が可能となり、複雑で非構造化のデータの処理に適しています。

ベクトルデータベースはデータをどのように保存し、取得するのか？

ベクトルとしてデータを保存する

ベクトルデータベースでは、データはベクトルとして保存され、異なるデータポイント間の関係性や類似性を保持します。たとえば、レコメンドシステムでは、ユーザーの映画の好みをベクトルとして表現することができます。2人のユーザーが似たような映画の好みを持っている場合、それぞれのベクトルはベクトル空間内で近くに配置されます。

ベクトルデータベースは、これらのベクトルを効率的に保存するために専用のデータ構造とアルゴリズムを利用します。一つの共通技術は、埋め込み（embeddings）の使用です。これにより、自然言語処理のための単語の埋め込みやコンピュータビジョンのタスクのための画像の埋め込みなどの技術を使用して、元のデータを固定サイズのベクトルに変換します。

データのインデックス化と取得

伝統的なデータベースはデータの取得を高速化するためにインデックス技術を多く使用します。ベクトルデータベースもインデックス戦略を採用していますが、ベクトルの幾何学的特性に重点を置いています。よく使用される手法の一つは、ツリー構造（R木など）や近傍探索アルゴリズム（局所的敏感ハッシングなど）などの空間インデックスの作成です。これらの手法により、データベースはクエリベクトルに近いベクトルを迅速に特定することができます。

参照画像に類似する画像を検索するためにクエリが行われる場合、参照画像のベクトル表現は、コサイン類似度やユークリッド距離のような類似度メジャーとすべての格納されている画像のベクトルと比較されます。特殊なアルゴリズムによって可能にされるこの比較により、データベースは類似する画像を効率的に取得することができます。

RAGでベクトルデータベースを使用するメリット

RAGは伝統的な言語生成技術と情報検索手法を組み合わせることで、AIシステムが応答を生成する前にデータセットから特定の情報を取り込むことを可能にします。ベクトルデータベースと統合することで、RAGは次のような複数の利点を提供します：

文脈の関連性

ベクトルデータベースは、異なるデータポイント間の関係性や類似性を保持するように文脈情報を保存することができます。これをRAGに適用することで、生成されるコンテンツはより文脈に即したものになります。クエリ文脈に類似するベクトルを取得して分析することにより、AIシステムは会話の文脈に密接に一致する応答を作成することが可能となり、ユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させます。

効率的な情報検索

伝統的なデータベースは大規模なデータセットや複雑なクエリに対して苦労し、応答時間が遅くなることがあります。類似性検索に最適化されたベクトルデータベースは、効率的な情報検索を実現します。RAGモデルと統合することで、関連するデータポイントへの迅速なアクセスが可能となります。この高速性は、チャットボット、カスタマーサポートシステム、およびコンテンツ推薦エンジンなど、タイムリーな応答が重要なアプリケーションにおいて不可欠です。

正確な意味

ベクトル表現は、単語やフレーズの意味的な類似性を捉えます。RAGを使用して応答を生成する際、ベクトルデータベースはクエリのキーワードや意味的なニュアンスを理解するのに役立ちます。これにより、生成されるコンテンツは単なるキーワードの一致ではなく、意味的に正確で意味のある応答となり、相互作用の全体的な品質を向上させます。

高度な意思決定

ベクトルデータベースに格納されたデータの豊富な情報を活用することで、RAGシステムはより情報のある意思決定を行うことができます。製品の推薦、複雑なクエリへの回答、データ分析の支援など、ベクトル表現から得られる包括的な理解は、AIシステムが有益な洞察と推奨を提供するのに役立ちます。

ベクトルデータベースをリトリーバル強化生成に組み込むことにより、生成されるコンテンツの正確性と関連性が向上し、個別化、文脈理解、リアルタイムの対応など、新たな可能性が開かれます。

すべてを結びつける

OpenAIのGPTモデル、LangChain、およびPinecone Vector Databasesの強みを組み合わせることで、創造的で人間らしいテキストを生成するだけでなく、特定の情報を取得して利用することができるリトリーバル強化AIシステムを開発することができます。

  • Loading: 私たちはまずデータを読み込む必要があります。LangChainではさまざまなローダーを使用できます。
  • Splitting: テキストスプリッターはドキュメントを事前に定義されたサイズの分割に分割します。
  • Storage: ベクトルストアなどの分割は保持され、頻繁にストレージに埋め込まれます。
  • Retrieval: アプリはストレージから分割を取得し、類似の入力質問埋め込みと一緒に頻繁に取得します。
  • Generation: LLMはクエリと取得したデータを含むプロンプトを使用して回答を生成します。

LangChainでの質問応答の実装

LangChainでの質問応答にはさまざまな方法があります。以下でいくつかを説明します：

1. load_qa_chain

この関数は、渡されたすべてのドキュメントに対して呼び出されるたびに質問応答を実行します。直感的で徹底的ですが、質問の最も重要な部分に集中しない可能性があるため、RetrievalQAよりも遅くて効果的ではないかもしれません。

2. RetrievalQA

RetrievalQAは、最も関連性の高いテキストの部分に対してQAを実行します。load_qa_chainよりも速くて効果的であり、各チャンク上でその内部で使用しています。ただし、ドキュメントが常に最適なテキストチャンクを提供しない場合、一部のコンテキストや情報が失われるリスクがあります。

3. VectorstoreIndexCreator

VectorstoreIndexCreatorにより、RetrievalQAを少ないコードで実行できます。

4. ConversationalRetrievalChain

ConversationalRetrievalChainはRetriervalQAChatの発展として、チャット履歴コンポーネントを提供します。

これらを詳しく説明しましょう。

必要なライブラリのインポート

from langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain.llms import OpenAIfrom langchain.document_loaders import TextLoaderfrom langchain.document_loaders import PyPDFLoaderfrom langchain.indexes import VectorstoreIndexCreatorfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.vectorstores import Chromaimport osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""llm = OpenAI()

 load_qa_chain

これは、ドキュメントセット上の質問に答えるために使用できるチェーンを読み込みます。すべてのドキュメントを使用するため、巨大なファイルを使用する場合に問題が発生する可能性があります。

from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain# load documentloader = PyPDFLoader("/content/example.pdf")documents = loader.load()chain = load_qa_chain(llm=OpenAI(), chain_type="map_reduce")query = "2021年にはAIの出版物はいくつありますか？"chain.run(input_documents=documents, question=query)

ここでは、map_reduceのチェーンタイプを使用しています。もしstuffが使用される場合、トークン数が制限を超えるため、ドキュメントのリストを受け取り、すべてをプロンプトに挿入し、それをLLMに渡します。

複数のドキュメントの場合

複数のドキュメントのためのloaders = [....]documents = []for loader in loaders:     documents.extend(loader.load())     chain = load_qa_chain(llm=OpenAI(), chain_type="map_reduce")query = "2021年にはAIの出版物はいくつありますか？"chain.run(input_documents=documents, question=query)

Retrieval QA Chain

RetrievalQAチェーンはload_qa_chainを内部で使用しています。最も関連性の高いテキストチャンクを取得し、それらを選択した大規模な言語モデルにフィードします。

ドキュメントの読み込み

質問に答えるために必要なデータを読み込むための最初のステップです。Langchainの多くの組み込みデータローダーのうちの1つを使用できます。ここでは、PyPDFLoaderを使用して現在のpdfファイルデータをpからロードします。

loader = PyPDFLoader("/content/example.pdf")documents = loader.load()

ドキュメントの分割

スクレイピングとロードが完了したら、データの分割とクリーニングに移ります。ベクトルインデックスに十分な文脈を埋め込むためにデータを分割することは重要です。関連するベクトルをマッチさせるために十分な情報を含んでいないため、一部の単語のみを埋め込むようにし、ページ全体を埋め込むとプロンプトのコンテキストウィンドウにはスペースが不足します。

Langchainではさまざまなテキスト分割方法がサポートされています。ここでは、文字で分割する方法を使用しています。これにより、直接コンテキストの長さを管理することが容易になります。このユースケースでは、チャンクサイズを約1000トークンに設定しました。また、テキストの連続性を保持するために、少ない重複長を設定しています。

# ドキュメントをチャンクに分割する
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=20)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

埋め込みとベクトルデータベースの使用

データソースを収集した後、ナレッジベースのインデックスを作成する時がきました。特定の基準に基づいてベクトルを迅速に検索するために、インデックスを作成しておくことでベクトルを迅速に見つけることができます。

埋め込みにはOpenAIを使用し、ベクトルデータベースにはChromaDBを使用します。ドキュメントベクトルは作成後にインデックスに追加できます。

# 使用する埋め込みを選択する
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# インデックスとして使用するベクトルストアを作成する
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

検索の使用

ベクトルストアがインデックス化されたら、リトリーバを定義する時がきました。検索アルゴリズムを使用してベクトルデータベースから関連するドキュメントを取得します。

NLPでは、検索は重要です。検索エンジンや質問応答システム、情報検索を使用するアプリケーションでは、リトリーバの目的は、ユーザー固有の情報を含む最もありそうなドキュメントを見つけることです。

# このインデックスをリトリーバのインターフェースで公開する
retriever = db.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k":2})

検索タイプ

リトリーバにはさまざまなタイプの検索が使用できます。

  • 意味的類似性: 意味的検索は類似のドキュメントを取得しますが、多様性は強制されません。
  • MMR (最大マージナル関連性): 類似性だけでなく、多様性も考慮します。最初のチャンクは2番目のチャンクと少し異なります。

チェーンの作成

すべての必要な部品を持っているので、Conversational Retrieval Chainを構築することができます。会話型の対話を容易にするために、チェーンはRetrievalQAChainを拡張してチャットの履歴要素を含んでいます。チェーンのタイプは「stuff」として使用しています。

# 質問に答えるためのチェーンを作成する
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=retriever, return_source_documents=True)
query = "AIパブリケーションの総数は何ですか？"
result = qa({"query": query})

会話型リトリーバルチェーン

会話型リトリーバルチェーンは、対話履歴要素を提供するためにRetrievalQAChainを基に構築されます。

  • まず、チャットの履歴と質問を結合し、単一の質問にします。
  • 次に、リトリーバから関連するドキュメントを検索します。
  • そして、それらのドキュメントと質問を質問応答チェーンに渡し、回答を返します。
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
# ドキュメントを読み込む
loader = PyPDFLoader("/content/example.pdf")
documents = loader.load()
# ドキュメントをチャンクに分割する
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 使用する埋め込みを選択する
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# インデックスとして使用するベクトルストアを作成する
db = Chroma.from_documents(texts, embeddings)
# このインデックスをリトリーバのインターフェースで公開する
retriever = db.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k":2})
# 質問に答えるためのチェーンを作成する
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(OpenAI(), retriever)

最初のクエリ

最初に空のチャット履歴を作成し、すべてのユーザーのクエリとチャットボットの応答を追加します。

chat_history = []query = "AIの出版物の総数は何ですか？"result = qa({"question": query, "chat_history": chat_history})

2番目のクエリ

チャット履歴には前のユーザーのクエリとチャットボットの応答が含まれています。

chat_history = [(query, result["answer"])]query = "この数字を2で割ったものは何ですか？"result = qa({"question": query, "chat_history": chat_history})

RAGを使用してGenAIアプリケーションの幻覚を軽減する

Generative AIの文脈で、特にRetrieval-Augmented Generation（RAG）のようなモデルでは、幻覚の軽減が重要です。RAGは情報検索と言語生成の技術を組み合わせており、AIシステムが取得した関連情報に基づいてコンテンツを生成することができます。しかし、まだ幻覚が発生する可能性があります。

幻覚の原因

  • データのバイアス：トレーニングデータにバイアスのある情報が含まれている場合、モデルはバイアスのあるまたは幻覚的なコンテンツを生成する可能性があります。
  • 過剰最適化：過度に複雑なモデルや長時間トレーニングされたモデルは、トレーニングデータ中の稀なパターンを記憶し、幻覚を引き起こすことがあります。
  • トレーニングデータの曖昧さ：トレーニングデータが文脈を欠いているか、曖昧な情報を含んでいる場合、モデルは幻覚的なコンテンツでギャップを埋める可能性があります。

以下は、これらの幻覚を効果的に軽減するためにRAGを使用する方法です：

ターゲットクエリの使用

情報検索用に正確なクエリを作成します。焦点を当てたクエリを作成することで、関連性のない情報や誤解を招く情報を検索する可能性が低くなり、幻覚の発生確率が低下します。

# RAGを使用したターゲットクエリの例query = "応答を生成するための関連コンテキスト"retrieved_information = retrieve_information(query)

豊かなコンテキストの組み込み

RAGは、応答を生成する際にコンテキストを含めることが可能です。取得した情報から関連コンテキストを組み込むことで、生成されるコンテンツはより根拠があり、幻覚の発生が少なくなります。

# 取得した情報をコンテキストとして応答を生成context = preprocess_retrieved_info(retrieved_information)generated_response = generate_response_with_context(user_query, context)

信頼スコア

取得した情報に信頼スコアを割り当てます。高い信頼スコアは信頼性の高い情報を示します。これらの信頼スコアに基づいて応答をフィルタリングし、生成されるコンテンツに信頼性のある情報のみが含まれるようにします。

# 信頼スコアに基づいて取得した情報をフィルタリングconfident_retrieved_info = filter_high_confidence_info(retrieved_information)generated_response = generate_response(user_query, confident_retrieved_info)

人間の検証ループ

人間のモデレーターによる検証ステップを導入します。生成された応答を人間がレビューすることができます。もし応答に潜在的な幻覚の内容が含まれている場合、システムはユーザーに提示する前にレビューのためにフラグを立てることができます。

# 生成された応答のための人間の検証ループgenerated_response = generate_response(user_query, retrieved_information)if requires_human_validation(generated_response):    reviewed_response = human_review(generated_response)    send_response_to_user(reviewed_response)else:    send_response_to_user(generated_response)

これらの戦略を統合することで、RAGはGenerative AIアプリケーションにおける幻覚を大幅に軽減することができます。

RAGアプリケーションの評価

私たちのRAGアプリケーションのさまざまなコンポーネントについて、典型的な/任意の値を選択してきました。しかし、LLMや埋め込みモデル、チャンキングロジックなどを変更した場合、現在の構成が以前のものよりも優れていることをどのように確認できますか？このような生成タスクを定量的に評価するためには、信頼性のある方法を作成する必要があります。アプリケーションには多くの要素が含まれているため、単位またはコンポーネントの評価とエンドツーエンドの評価の両方を実施する必要があります。

コンポーネントごとの評価

以下の評価を行う必要があります：

個別の検索：これは、取得したチャンク内で最も良いソースです。

LLMの応答：このソースを考慮して、LLMは高品質な回答を生成できますか？

システム全体の品質評価

さらに、データソースとエンドツーエンドの評価の応答の品質を評価することができます。

先進情報技術の時代における倫理的考慮事項

倫理的な考慮事項は、検索増強生成（RAG）、LangChain、およびベクトルデータベースがシームレスに絡み合う先進的な情報技術の革新的な軌跡を形成する上で重要です。これらの最先端技術が情報処理とデータとの相互作用を再定義する時、この変革的な景色での倫理的な影響を調べることは必須です。

プライバシーとデータセキュリティ

RAG、LangChain、およびベクトルデータベースの結合は、大量のデータを処理、検索、および生成します。このデータのプライバシーとセキュリティに関する倫理的な懸念が生じます。堅牢な暗号化、厳格なアクセス制御、透明なデータ使用ポリシーを確保することは、ユーザー情報を権限のないアクセスや誤用から保護するために必要です。

バイアスと公正性

これらの技術は幅広いデータセットでアルゴリズムをトレーニングし、データに存在するバイアスを継承する可能性があります。特に言語処理やコンテンツ生成アプリケーションにおいて、アルゴリズムのバイアスに取り組むことは、差別的な結果を防ぐために重要です。

責任と透明性

これらの技術の開発者、組織、および政策立案者は、自身の創造物に対して責任を持たなければなりません。これらのシステムがどのように動作し、データのソース、および使用されるアルゴリズムについての透明なコミュニケーションは、ユーザー間での信頼を築きます。

結論

まとめると、検索増強生成（RAG）、LangChain、およびベクトルデータベースなどの最先端技術の融合は、自然言語処理と情報検索における重要な節目です。これらの先進的ツールのシナジーにより、データの検索効率が向上し、生成されるコンテンツの品質が前例のないレベルに引き上げられます。

検索増強生成により、従来の検索方法と自然言語理解のギャップを埋めました。LangChainの言語能力とベクトルデータベースの堅牢なデータ構築を統合することで、機械がすばやく人間の言語の複雑さを理解し、関連情報にアクセスし、文脈の豊かで一貫性のある正確なコンテンツを生成する環境が生み出されました。これからも、RAG、LangChain、およびベクトルデータベースの共同作業により、人間と機械の相互作用が効率的かつ深い意味を持つ未来が約束されます。旅はここで終わるわけではありません。進化し続け、各段階で複雑なものを簡単にし、想像もつかないものを達成する世界に近づいていきます。

主なポイント

  • ビジネスや個人は、RAGの自然言語理解、LangChainの言語分析、およびベクトルデータベースの構造化データ検索機能を駆使することで、関連する情報に効率的にアクセスすることができます。
  • RAG、LangChain、およびベクトルデータベースの協力により、コンテンツの生成が前例のないレベルに引き上げられます。
  • より優れた仮想アシスタント、直感的なチャットボット、洞察に富むデータ分析ツールが可能となり、さまざまなアプリケーションでユーザーエクスペリエンスが向上します。この変革的なシフトにより、技術が実際に人間の能力を拡張する存在となります。

よくある質問

この記事に表示されているメディアはAnalytics Vidhyaが所有しておらず、著者の裁量で使用されています。

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