DataHour ラマインデックス QA システムにおけるプライベートデータと効果的な評価
DataHour ラマインデックス QA システムのプライベートデータと評価効果
イントロダクション
Datahourは、データサイエンスと人工知能の分野で業界の専門家が知識と経験を共有するAnalytics Vidhyaのオンライン1時間のウェブシリーズです。Ravi ThejaというGlance-Inmobiの熟練したデータサイエンティストが、レコメンダーシステム、NLPアプリケーション、ジェネレーティブAIのための最新の機械学習モデルの構築と展開における専門知識を共有しました。RaviはIIIT-Bangaloreでコンピュータサイエンスの修士号を取得し、データサイエンスと人工知能の基礎を確固たるものにしました。このセッションは、LlamaIndexと、それがプライベートデータでQAシステムを構築し、QAシステムを評価する方法について取り上げています。このブログ投稿では、セッションからのキーポイントとLlama Indexの詳細な説明について説明します。
Llama Indexとは何ですか？
Llama Indexは、外部データソースとクエリエンジンの間のインターフェースとして機能するソリューションです。データエンジン、インデックスまたはデータサクセス、クエリインターフェースの3つのコンポーネントから構成されています。Llama Indexが提供するデータコネクタにより、PDF、音声ファイル、CRMシステムなど、さまざまなソースからのデータの簡単な取り込みが可能です。インデックスは、さまざまなユースケースのデータを格納し、インデックス化し、クエリインターフェースは必要な情報を取得して質問に答えるためのものです。Llama Indexは、営業、マーケティング、採用、法律、財務など、さまざまなアプリケーションに役立ちます。
大量のテキストデータを扱う際の課題
このセッションでは、大量のテキストデータを扱う際の課題と、与えられた質問に適切な情報を抽出する方法について議論されています。さまざまなソースからプライベートデータが利用でき、それを使用する方法の1つは、データをトレーニングしてLLMを微調整することです。ただし、これには多くのデータの準備作業が必要であり、透明性に欠けます。別の方法は、コンテキストを持つプロンプトを使用して質問に答えることですが、トークンの制限があります。
Llama Indexの構造
Llama Indexの構造は、ドキュメントのインデックスを作成することによってデータの概要を作成することを含みます。インデックス作成のプロセスでは、テキストドキュメントを異なるノードにチャンク分割し、各ノードに埋め込みが付いた形で行われます。リトリーバーは、指定されたクエリに対してドキュメントを取得し、クエリエンジンはリトリーバーとセンサスの管理を行います。Llama Indexにはさまざまなタイプのインデックスがあり、ベクトルストアインデックスが最も単純です。営業モデルを使用して応答を生成するために、システムはドキュメントをノードに分割し、各ノードに埋め込みを作成して保存します。クエリングでは、クエリの埋め込みとクエリに類似したトップノードを取得します。営業モデルは、これらのノードを使用して応答を生成します。Llamaは無料であり、collapseと統合されます。
インデックス上のクエリに応じたレスポンスの生成
スピーカーは、インデックス上のクエリに応じたレスポンスの生成について話し合います。著者は、テストストアのインデックスのデフォルト値が1に設定されており、インデックス用のベクトルを使用すると、回答を生成するために最初のノードのみが使用されることを説明しています。ただし、LLMが応答を生成するためにすべてのノードを繰り返す場合は、リストインデックスを使用します。著者はまた、前の回答、クエリ、およびノードの情報に基づいて回答を再生成するために使用される「create and refine」フレームワークについても説明しています。スピーカーは、このプロセスがセマンティックサーチに役立ち、わずかなコードで実現できることを述べています。
特定のレスポンスモードを使用したドキュメントのクエリと要約
スピーカーは、Mindexツールが提供する「3要約」と呼ばれる特定のレスポンスモードを使用して、ドキュメントのクエリと要約の方法について説明しています。このプロセスでは、必要なライブラリをインポートし、Webページ、PDF、Googleドライブなどからデータをロードし、ドキュメントからベクトルストアインデックスを作成します。テキストには、ツールを使用して作成できるシンプルなUIシステムについても言及されています。レスポンスモードでは、ドキュメントのクエリと記事の要約が可能です。スピーカーはまた、質問に答えるためのソースノートと類似性のサポートを使用する方法についても言及しています。
CSVファイルのインデックス化とクエリでの取得方法
テキストでは、CSVファイルのインデックス化とクエリでの取得方法について説明されています。CSVファイルがインデックス化されている場合、クエリで取得することができますが、1つの行に異なる列に1つのデータポイントがある場合、一部の情報が失われる可能性があります。CSVファイルの場合、データをWSLデータベースに取り込み、SQLデータベースの上にラッパーを使用してテキストU SQLを実行することが推奨されています。1つのドキュメントは複数のチャンクに分割することができ、それぞれが1つのノード、埋め込み、テキストとして表されます。テキストは、車、コンピュータ、文など、さまざまなテキストに基づいて分割されます。
異なるテクスチャとデータソースを使用してインデックスとクエリエンジンを作成する
インデックスとクエリエンジンの作成時には、異なるテクスチャとデータソースを活用することができます。各ソースからインデックスを作成し、それらを組み合わせてコンポジットグラフにすることで、異なるストーリーにあるデータソースから関連ノードをクエリする際にも、両方のインデックスから取得することができます。また、クエリエンジンはクエリを複数の質問に分割して意味のある回答を生成することもできます。このノートブックでは、これらの技術の使用方法の例が提供されています。
質問応答システムの評価フレームワーク
Lambインデックスシステムには、サービスコンテキストとストレージコンテキストの両方があります。サービスコンテキストは、異なるLLMモデルまたは埋め込みモデルを定義するのに役立ちます。一方、ストレージコンテキストはノートやドキュメントのチャンクを格納します。システムはドキュメントを読み込み、インデックスを作成し、クエリ変換のためのオブジェクトを作成し、著者に関する質問に答えるためにマルチステップのクエリエンジンを使用します。システムは複雑な質問を複数のクエリに分割し、中間クエリの回答に基づいて最終的な回答を生成します。ただし、特に大規模なエンタープライズレベルのデータソースを扱う場合、システムの応答を評価することは重要です。各ドキュメントに対して質問と回答を作成することは現実的ではないため、評価は重要となります。
テキストで議論されている評価フレームワークは、質問の生成と回答の評価のプロセスを簡素化することを目的としています。フレームワークには、質問生成器と回答評価器の2つのコンポーネントがあります。質問生成器は与えられたドキュメントから質問を作成し、回答評価器はシステムの回答が正しいかどうかをチェックします。回答評価器はまた、ソースノードの情報が応答テキストとクエリと一致しているかどうかもチェックします。これら3つが一致している場合、回答は正しいとされます。このフレームワークは、手動のラベリングと評価に関連する時間とコストを削減することを目指しています。
結論
結論として、Llamaインデックスは、プライベートデータを持つシステムを構築し、QAシステムを評価するための強力なツールです。外部データソースとクエリエンジンの間にインタフェースを提供し、さまざまなソースからデータを取り込み、質問に回答するために必要な情報を取得することが容易になります。Llamaインデックスは、営業、マーケティング、採用、法務、財務など、さまざまなアプリケーションに役立ちます。テキストで議論されている評価フレームワークは、質問の生成と回答の評価のプロセスを簡素化し、手動のラベリングと評価に関連する時間とコストを削減します。
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