埋め込み + 知識グラフ：RAGシステムの究極のツール

埋め込み + 知識グラフ：RAGシステムにおける究極のツール

大量のテキストデータに訓練された大規模言語モデル（LLM）の登場は、自然言語処理における最も重要な前進の一つとなっています。これらのモデルは、わずかなプロンプトだけで驚くほど流暢で論理的なテキストを生成する能力を持ち、対話型AI、創造的な執筆、さまざまな他の応用に新たな可能性をもたらしました。

しかし、その表現力にもかかわらず、LLMにはいくつかの重要な制限があります。彼らの知識は訓練データから抽出されたパターンに制約されており、真の世界の理解には欠けています。

彼らの推論能力も限定されており、論理的な推論や複数の情報源からの事実の総合ができません。より複雑なゆるやかな質問をするにつれて、回答は意味をなさなくなり、矛盾したものになってしまいます。

これらのギャップに対応するために、検索に補強を加えた生成（RAG）システムへの関心が高まっています。キーとなるアイデアは、外部ソースから関連する知識を取得し、LLMにより情報豊かな回答を提供するための文脈を提供することです。

• 「混合エキスパートモデルの理解に向けて」
• 「大規模言語モデルのドメイン適応」
• 「検索強化生成（RAG） 理論からLangChainの実装へ」

既存のほとんどのシステムは、ベクトル埋め込みの意味的類似性を使用してパッセージを取得しています。ただし、このアプローチには真の関連性の欠如、事実の集約の無能、および推論の連鎖の不足などの欠点があります。

ここで知識グラフが登場します。知識グラフは現実世界のエンティティと関係の構造化された表現です。コンテキストの事実間の相互接続をエンコードすることにより、純粋なベクトル検索の不足を克服します。知識グラフの探索により、異なる情報源を跨いだ複雑な多段階推論が可能となります。

この記事では、ベクトル埋め込みと知識グラフを組み合わせることによって、LLMの推論能力、精度、説明能力を新たなレベルで解放する方法について詳しく説明します。このパートナーシップは、表面的な意味と構造化された知識と論理の完璧な融合を提供します。

私たちの思考と同じように、LLMには統計的学習と象徴的な表現の両方が必要です。

まず、単独のベクトル検索にのみ依存することの固有の弱点について探求します。

次に、知識グラフと埋め込みがお互いを補完する方法について詳しく説明します。いずれの技術も単独では十分ではありません。

生のベクトル検索の制約

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