DataHour プライベートデータと効果的な評価を備えたLlamaIndex QAシステム

DataHour LlamaIndex QAシステム with private data and effective evaluation

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オンラインの1時間のウェブシリーズです。このセッションでは、Glance-Inmobiの優れたデータサイエンティストであるRavi Thejaが、推薦システム、NLPアプリケーション、生成モデルにおける先端的な機械学習モデルの構築と展開についての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立しています。このセッションでは、LlamaIndexと、そのプライベートデータを使用して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ます。このブログ投稿では、セッションから得られた主なポイントと、Llama Indexとその応用について詳しく説明します。

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、および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は、PDF、音声ファイル、CRMシステムなど、さまざまなソースから簡単にデータを取り込むことができます。インデックスは、異なるユースケースのためにデータを格納し、インデックスを作成します。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に使用されます。Llama Index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。

大量のテキストデータを処理する際の課題

このセッションでは、大量のテキストデータを処理する際の課題と、与えられた質問に適切な情報を抽出する方法について説明しています。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、透明性に欠ける場合があります。もう1つの方法は、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。

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Llama Indexの構造

Llama Indexの構造は、ドキュメントをインデックス化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キングし、各ノードに埋め込みを持たせます。レトリーバは、指定されたクエリに対してドキュメントを取得し、クエリエンジンは取得と集計を管理します。Llama Indexには、ベクターストアインデックスなど、さまざまなタイプのインデックスがあります。セールス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格納します。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。セールスモデルはこれらのノードを利用して応答を生成します。Llamaは無料であり、統合が可能です。

インデックス上のクエリに応じた応答の生成

講演者は、インデックス上のクエリに応じた応答の生成について説明しています。著者は、テストストアのインデクシングのデフォルト値が1に設定されていることを説明し、インデックス化にベクターを使用すると、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意味すると述べています。ただし、すべてのノードを反復処理して応答を生成する場合は、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、およびノード情報に基づいて回答を再生成するために使用される作成および改善フレームワークについても説明しています。講演者は、このプロセスが意味検索に役立ち、わずか数行のコードで達成できると述べています。

特定の応答モードを使用したドキュメントのクエリと要約

講演者は、Mindexツールが提供する「3要約」という特定の応答モードを使用して、ドキュメントのクエリと要約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、ウェブページ、PDF、Google Driveなどのさまざまなソースからデータを読み込み、ドキュメントからベクターストアインデックスを作成します。テキストでは、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。応答モードでは、ドキュメントのクエリと記事の要約を行うことができます。講演者はまた、質問に答えるためのソースノートと類似性のサポートの使用についても言及しています。

CSVファイルのインデックス作成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作成とクエリでの取得方法について説明しています。CSVファイルがインデックス化されると、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、任意の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を実行することを推奨します。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、異なる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を作成する際には、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、それらを複合グラフに組み合わせることで、異なるストーリーにあるデータソースから関連する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。クエリエンジンはまた、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。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モデルや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保存します。システムはドキュメントを読み取り、インデックスを作成し、クエリ変換用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、特に大規模な企業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、評価は重要な要素となります。

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、質問ジェネレータと応答評価者の2つのコンポーネントがあります。質問ジェネレータは与えられたドキュメントから質問を作成し、応答評価者はシステムの回答が正しいかどうかをチェックします。応答評価者はまた、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つが整合している場合、回答は正しいとみなされます。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ーフェースを提供し、さまざまなソースからデータを取り込み、質問に答え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、財務を含む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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