RAGの回答を向上させる：自己デバッグ技術と認知負荷の軽減

(RAGのかいとうをこうじょうさせるほうほう：じこデバッグぎじゅつとにんちふかのけいげん)

問い合わせされた人（LLM）に自己診断と自己修正を求め、回答の品質を向上させる

検索増強型生成（Retrieval Augmented Generation、RAG）は、LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを使用して簡単に作成できる強力なツールです。このような統合の簡単さから、RAGはあらゆるユースケースに簡単に構築できるマジックソリューションのように思われるかもしれません。しかし、エディトリアル記事検索ツールをアップグレードして意味的により豊かな検索結果や直接的な回答を提供するための旅路において、基本的なRAGのセットアップは不十分であり、多くの課題が発見されました。デモ用のRAGを構築することは簡単であり、小さなシナリオの必要十分な印象的な結果をしばしばもたらします。しかし、例外的な品質が求められる製品レベルの状態に到達するためには、重要な課題が存在します。特に、数千の特定ドメインの記事で満たされた広範な知識ベースを取り扱う場合は、非常に一般的な状況です。

RAGへのアプローチは、2つの異なるステップから構成されています：

1. 関連文書の検索：密なおよび疎な埋め込みの融合を採用し、Pineconeデータベースから関連する文書チャンクを抽出します。コンテンツとタイトルの両方を考慮に入れます。これらのチャンクは、タイトル、コンテンツ、およびドキュメントの作成日に基づいて再順位付けされます。その後、上位4つの文書が選択されます。潜在的な検索結果としての役割と、直接的な回答を生成するためのドキュメントコンテキストとしての役割の両方です。注目すべきは、このアプローチは一般的なRAGのセットアップとは異なり、独自の文書検索の課題に効果的に対処していることです。
2. 直接回答の生成：ここでは、質問、指示、および先に抽出した上位4つの文書チャンク（ドキュメントコンテキスト）が、大規模な言語モデル（LLM）に入力され、直接的な回答が生成されます。

私は以前の議論で、ハイブリッド検索と階層的ドキュメントランキング技術を使用して、文書検索の品質向上に深く踏み込みました。こちらの記事では、洗練とトラブルシューティングの洞察を共有したいと思います。

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