「LLMによる製品の発見：ハイブリッド検索を超えた進歩」

LLMによる製品の発見：進歩したハイブリッド検索

急速に進化する先端技術の時代において、世界は日常生活を革新する革新的なアイデアを生み出すLLMの波に没入しています。インターネット上にはさまざまな解決策のデザインやニッチな可能性が溢れており、私たちは変革的なデジタルランドスケープの瀬戸際に立っています。

このブログシリーズでは、製品/コンテンツの発見についての探求に乗り出し、貴重な視点を提供するだけでなく、この領域の実用的な制約にも光を当てています。シリーズ全体を通じて強調されているように、文脈はこの領域で重要な役割を果たし、意味のある検索とハイブリッド検索システムの効果とメカニズムについて詳しく取り上げています。

文脈こそが王様 — コンテンツの発見の芸術と科学

— トランスフォーマー、GPT、およびハイブリッド検索エンジンの力を使ってコンテンツの発見を革新する

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ハイブリッド検索 — アクティブコンテンツにおける疎なベクトル表現と密なベクトル表現の統合

— データの意味をメタデータと結びつけ、より深い文脈を活用する

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さらに、このシリーズでは、LLM（言語モデルベースの学習）の強力な機能を通じて、コンテンツの発見と製品の検索の再定義についても触れています。この特定の投稿では、LLMパワードの発見に焦点を当て、特にハイブリッド検索とLLM検索のパラダイムのギャップを埋めるためのアクティブ検索/明示的な発見について取り上げます。

今頃になると、LLMの真の価値は一般化能力と広範な世界的文脈での知識適用能力にあることが明らかになっているはずです。これにより、より自然なやり取りを通じて印象的な成果を達成することができます。文脈は発見プロセスにおいて重要な要素であり、コンテンツの深い意味的なマイクロコンテキストだけでなく、時間とともに進化するユーザーコンテキストの重要な側面も含まれます。

コンテンツから知識の発見へ、および検索フィルタから自然言語へ — 解き放つ…

もし私のブログシリーズについて「文脈こそが王様！」から「キーワードから…

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私がこのテーマについてより深く掘り下げるにつれて、LLMの発見の領域におけるいくつかの重要な貢献を明らかにしています。特にアクティブ検索の文脈での知識駆動型のコンテンツ発見には、次のような特徴があります：

LLMを利用した知識駆動型のコンテンツ発見 — RAG（検索増強生成）パイプラインを備えたLLMsは、効率的に文書のリポジトリに存在する豊富な基盤知識を活用する能力を持っています。これにより、関連する知識をソースドキュメントと共に効果的に提示することができます。この知識主導のコンテンツ発見の革命的なアプローチは、CourseraやDuo lingoのような学習プラットフォームやVoAGI、YouTube、WordPressなどのオンラインコンテンツ管理システムなどのドキュメント駆動型アプリケーションにおいて非常に有用です。さらに、ビジネスの重要な文書を保管するSharepointやConfluenceなどの企業アプリにも恩恵をもたらします。

例えば、次のようなシナリオが考えられます：ユーザー：「未使用の有給休暇を来年に持ち越すことはできますか？」ボット：「はい、来年までに最大で10日の有給休暇を持ち越すことができます。詳細については、次のドキュメントを参照してください：」Oranization_Leave_Policy_2023.pdf

このアプローチは、コンテンツ内部の微小な意味的文脈にアクセスすることで、情報検索の向上とより洞察に富んだコンテンツの発見のための新たな展望を開くものです。

メタデータに基づく製品/人物の発見とLLM — 電子商取引プラットフォームの豊富な製品属性やソーシャルメディアアプリの意味のあるユーザープロフィール属性など、メタデータの豊富さはLLMが提供する広範な文脈における関連性を大幅に向上させることができます。エンティティ属性とコンテンツの収束は、セマンティックおよびリテラルなテキストコンテキストの能力を持つハイブリッド検索システムの機能に似ています。この側面については、私の以前のブログ投稿をご確認ください。

ハイブリッド検索において、クエリと検索フィルターの拡張された意味的コンテキストに効果的に対応するために、Pinecone、Weaviate、またはSolrのようなベクトルデータベースの使用が不可欠です。

LLMの統合により、検索体験を新たな高みに押し上げることができます。以下には、潜在的に具現化する可能性のあるいくつかのアイデアがあります。

a. LLMによる改善された意味表現： GPTモデルはBERTと比較して優れた文脈理解を提供します。GPTモデル（OpenAIのGPT-3を含む）はトランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、シーケンス内の次の単語を予測しますが、BERTは文脈を持たない固定長の単語または文の表現に焦点を当てています。この違いにより、GPTモデルはテキスト生成においてより一貫性があり、文脈に適したものとなります。

b. LLMによって豊かになった製品メタデータ： LLMは包括的かつ自然な言語の製品説明を生成するという優れた能力を示します。例えば：

キッチン用品の検索インデックスでのサンプル説明：優れたトースターであるToastMaster 3000 — 高度なトースト技術、ワイドなスロット、そして強力な1200ワットの加熱要素を備えています。クラシックなステンレススチールで利用可能で、メンテナンスが簡単な完璧なキッチン家電。今日から朝食の習慣をアップグレードしましょう！

このアプローチは、特に曖昧なクエリや特定のフィルタリング用の受け入れ可能な値を持たない平易な英語で表現されたクエリをマッピングするのに非常に有利です。このアプローチを採用し、煩雑な高度な検索フィルターを排除することで、検索体験はシームレスでユーザーフレンドリーになります。ユーザーは複雑で不確実な検索シナリオでも、簡単に正確に求めているものを見つけることができます。自然言語表現の使用により、スムーズなユーザーインタラクションが可能となり、製品の発見が容易になり、全体的なユーザー満足度が向上します。

c. LLMによるクエリの拡張： 確かに、LLMはユーザーのクエリを拡張するための記述的な文字列の生成で重要な役割を果たすことができます。コンテンツの発見を目的とする場合、LLMはユーザーの関心、トピック、または概念のアイデアを探り出すこともできます。これらの洞察をユーザーの元のクエリに連結することで、より包括的で広範な検索範囲につながります。

ユーザーの元のクエリは次のようになります：簡単に掃除できる、大容量の小型トースターLLMによる強化されたクエリは次のようになります：効率的で便利な朝食の準備に適した、最小限のメンテナンスを必要とする小型トースター。

これらの追加要素を取り入れることで、LLMは関連コンテンツの広範な探索を支援し、ユーザーの好みや関心に密接に一致する多様な結果の配信を保証します。このアプローチにより、コンテンツの発見プロセスが大幅に向上し、ユーザーによりパーソナライズされた充実した検索体験が提供されます。

LLMによる検索結果の再ランキング — 確かに、LLMを使用して、サーフェス候補結果の関連ランキングを生成するために活用できるプロジェクトがあります。LLMの強力な能力を活用して、ユーザーのクエリを候補の説明と照らし合わせ、関連性を理由付けすることで、これらのプロジェクトは検索結果の正確さと精度を向上させることを目指しています。LLMが捉えた知識を活用することで、ランキングプロセスはより情報に基づき、文脈を理解したものとなり、ユーザーの意図に合わせた洗練された関連結果のリストが生成されます。

LLMによる完全自然なインターフェースによる発見 — これは、従来の検索ボックス、フィルター、およびページネーションコントロールによって引き起こされる摩擦を超える大胆な飛躍と見なされることができます。LLMによって強化された「データと対話する」アプローチ、自然言語インターフェースが主役になります。LLMの驚異的な生成能力を活用して、検索エージェントはデータベースと対話し、最も関連性の高い結果を取得し、ユーザーのクエリと対話中に提供された文脈に一致する結果を取得します。従来の検索インターフェースの制約をさよならし、直感的で対話的な探索の新たな時代を迎えましょう！

以下はCUIベースの発見の例です：ユーザー：私のキッチン用のトースターを探していますボット生成クエリ：product_category : kitchen appliance & product_type: toaster<ユーザーに表示される取得された結果>ユーザー：最小サイズだけを表示してボット生成クエリ：product_category : kitchen appliance & product_type: toaster & slot_size:2<ユーザーに表示される一致する結果>ユーザー：これらは低ワット数で提供されていますか？ボット生成クエリ：product_category : kitchen appliance & product_type: toaster & slot_size:2 & current_capacity: 800 watts<ユーザーに表示される一致する結果>

注意：ユーザーのクエリコンテキストは対話を通じて構築されています！

会話型ユーザーインターフェース（CUI）でのLLMパワード商品発見の実装の詳細：

自然言語でデータと会話する：

ベクトルデータベースまたは他の構造化データベースにデータが格納されているかどうかに関係なく、LLMは自然言語コンテキストに基づいてクエリを生成する非凡な能力を持っています。このアプローチの主な利点は、対話中にクエリコンテキストを段階的に拡張できる能力です。少数のショット例を用いた単純なプロンプトエンジニアリングを行うことで、高品質のクエリが生成され、データベースから関連する結果を自動的に取得することができます。

さらに、ユーザーのクエリと表現フィルタを含むクエリコンテキストを微調整するため、歴史的な会話をプロンプトのメモリとして組み込むことにより、包括的なクエリの合成が可能となります。この柔軟かつダイナミックなクエリ生成プロセスにより、データとの直感的で対話的なインタラクションが可能となり、コンテキストの理解と関連性の新たなレベルを開放します。

実装に関わる詳細な手順を見てみましょう：

1. データの前処理：すべてのメタデータを網羅した自然文テキストで包括的な製品概要を生成します。このステップでは、その証拠としての支配的な性能があるため、LLMを使用することが不可欠です。
2. GPTモデルによってパワードされた意味埋め込みを生成します。製品データ（説明）および自動生成された概要（ステップ1で見られるように）の密なベクトル表現を生成します。OpenAIの埋め込みエンドポイント（text-embedding-ada-002）またはHuggingfaceのSentence transformer（all-MiniLM-L6-v2）を使用することが、開発者の間でよく選ばれるオプションです。
3. 先に生成された意味埋め込み（前のステップから）をベクトルデータベース（Pinecone、ChromaDb、Apache Solrなど）にインデックス付けします。これには、ドキュメントベクトルに関連付けられているメタデータ（製品カテゴリ、ジャンル、地域、評価など）も考慮する必要があります。
4. 自然言語の入力を受け入れ、プロンプト（スキーマおよび少数のショットテンプレートを含む）とコンテキストメモリに従ってベクトルストアクエリを生成するクエリシンセサイザーを構築します。さらに、ユーザーのクエリから抽出されたトピックを追加して、彼女の意図を推測することもできます。
5. 生成されたクエリは、別のLLMのタスクによる自動修正を通じて、可能なエラーの再検証や実行されることができます。
6. LLMによって生成および事前検証されたクエリと一致する結果をベクトルデータベースから取得します。
7. 結果をユーザーに表示しながら、会話のメモリにユーザーのさらなる入力とフィードバックを追加します。

そして、対話が進行するにつれて、ステップ4から7までのサイクルを繰り返します。

ユーザーの入力、クエリ、フィルタ、フィードバックなどをメモリに保持することは、ユーザーのセッションのコンテキストを拡張する上で極めて重要です。ユーザーが検索結果とやり取りし、クエリを洗練させるにつれて、メモリに格納された貴重な長距離コンテキストを活用することで、要件の進化に対応したレスポンスを効果的に提供できます。

確かに、このコンセプトは簡単に思えるかもしれませんが、このアプローチを実践する経験は学習曲線が険しいことを保証します。印象的で有望な結果にもかかわらず、私の個人的な経験では、このアプローチの特定の課題と不完全さが明らかになっています。実用性と潜在的な落とし穴をより包括的に理解するために、このアプローチの利点と欠点を詳細に説明します。

LLMパワード会話検索の利点：

1. LLMパワード検索の主要な提供価値は、ユーザーの意図を深く理解する非凡な能力にあります。この理解は、ユーザーの説明的な要件を単に解釈するだけでなく、非構造化、半構造化、構造化データを含む多様な製品コンテキストとこれらの要件を効率的に組み合わせる能力にまで及びます。LLMの多様性とコンテキストの能力により、データの探索の真のポテンシャルを引き出し、ユーザーの検索体験を豊かにするために欠かせないツールとなります。
2. ユーザーのインタラクションは完全に自然な形式で行われるため、メニューやフィルタ、ページネーションに対処する手間が省けます。ユーザーの期待/クエリコンテキストは、対話の複数のターンとCUIでのユーザーからのフィードバックを通じて徐々に構築されます。そのため、ユーザーはキーワードとフィルタを繰り返し入力する必要がありません（これはしばしば失望を引き起こします）。代わりに、LLM検索エージェントが進行中のインタラクションでコンテキストの理解を深める重労働を担当できます。
3. LLMパワード検索は、製品スキーマの更新やUXに関連する変更に適応する柔軟性を示します。CUIにより、シームレスでダイナミックなディスカバリプロセスが可能となり、検索エージェントが適切に更新する責任が主にLLMモデルにあります。

そして、このアプローチにはいくつかの注意点はありますか？

1. スケーラビリティとプロンプトのメンテナンスのオーバーヘッド：スキーマをプロンプトの一部として公開することは、LLMによって処理される制限されたコンテキストの長さによるトークン漏洩の原因となる可能性があります。
2. メンテナンスのオーバーヘッド：進化するスキーマと同期させるために、プロンプトを継続的に更新することは避けられない手間です。これらの問題を緩和するために、スキーマとプロンプトの管理に対する代替戦略を検討することで、よりシームレスで堅牢なLLMによる検索体験を確保できます。
3. 複雑なスキーマによるクエリの品質：データが限られた数のテーブル/コレクションに分散されている場合、生成されるクエリの品質は最も効率的です。スキーマを非正規化して構造を変更し、すべての要素を単一/より少ない数のテーブルまたはコレクションの一部にすることは簡単ですが、ベクトルデータベースの継続的な更新はまだパフォーマンスが効率的ではありません。トランザクションデータ要素（価格、在庫など）の継続的なメンテナンスは、ベクトルデータベースで効果的ではありません。
4. クエリの不正確さ：プロンプト内の明示的な指示やショットテンプレート内の詳細なサンプルにもかかわらず、LLMによって生成されるクエリはまだエラーを含んでいます。誤ったクエリはデータベースとの相互作用によって望ましくない結果につながるため、LLMによって生成されるクエリを再確認することは非常に重要です。CoT（思考の連鎖）プロンプトで再評価し、別のラウンドのLLM呼び出しで生成されたクエリを自動修正するという代替手法が考慮されることもあります。LangchainのSelfQueryRetrieverは、このアプローチを採用する方法の1つです。
5. レイテンシの増加：LLMは大きく複雑な言語モデルであり、その膨大な計算には処理時間がかかります。モデルのサイズ、トークンの制限、リソース制約により、明らかな結果の取得に遅延が生じることがしばしばあります。
6. データプライバシーへのリスク：データセキュリティの懸念を考慮して、LLMサービスの選択を評価することは非常に重要です。市販のLLMサービスを使用することが最も信頼性があるように見えますが、機密情報の露出やデータ侵害の潜在的なリスクは増加しています。オープンソースのLLMを仮想プライベートクラウド（VPC）にホストすることは、データプライバシーとセキュリティの要件を満たすための効果的な手段です。
7. コストの増加：有料サービスとしてのLLMの選択または独自のインフラストラクチャにカスタマイズされたLLMをホストする場合、それらのリソース集約型の性質を認識することは重要です。これは直接コストに影響を与えます。

これらの課題により、私は一貫してソリューションの設計を調整して、完璧に近いテキストからデータベースへのインターフェースを作成してきました。確かに、これは創造性を解き放ち、LLMの広大な可能性を探求する絶好の機会です。

私は評価した一つのアイデアがあります。このアイデアは、カテゴリメタデータのメンテナンスの必要性を除去し、LLMによって生成されるクエリの品質にリスクを伴います。

製品の属性セット全体を包括的な自然言語の説明に変換し、特に検索目的で扱い、検索クエリを純粋な非構造化文書の検索として扱うことは、検討に値する魅力的なオプションです。このアプローチにより、検索プロセスが簡素化され、ユーザーにより直感的なインタラクションが提供され、探索性とユーザー満足度が向上します。別の選択肢として、各コンテキスト信号に対して独立したLLMのファインチューニングモデルを開発することも考えられます。

上記のアプローチは、製品データを取得するためのクエリへの依存性を除去するだけでなく、LLMの力を借りてこれらのカテゴリ属性をより世界的なコンテキストで一般化することも提供します。このメカニズムのための可能なアプローチ（私の以前の投稿でも引用した方法）は、検索データベース内でLLMによって生成された製品の概要を使用することです。そして、それは次のようになるでしょう：

“特に13歳のためにデザインされた魅惑的な青いパーティースカートのコレクションをご紹介します。細部にまでこだわり、これらのスカートは若々しいスタイルと洗練さの極致です。鮮やかな青い色合いがどんなコーディネートにも活気を加え、特別なイベント、お祝い、または楽しい外出のためのドレスアップに最適です。快適なフィット感とフラッタリングなシルエットで、これらのスカートはあなたの若いファッショニスタを自信に満ちた輝きに導きます。彼女がこれらの魅力的な青いパーティースカートで彼女自身のユニークなスタイルを披露してください。”

エンドユーザーが「誕生日のための海の青いティーンスカート」とクエリをすると、上記の製品だけでなく、同様の意図に一致する関連アイテムをすべて取得できます！

この刺激的な生成AIの革命の中で、創造性と現実的な利益と痛みの比率のバランスを取ることが極めて重要です。バランスの取れたアプローチを採用することで、企業はLLMの広大な潜在能力を活用し、成功と費用効果の高いソリューションのための情報を得ることができます。

様々なプロダクトディスカバリーの側面に没頭しながら、LLMの能力を活用するための革新的なアイデアを探求し、生み出しています。皆さんの視点や反論を楽しみにしており、それによって私たちの理解を豊かにし、このエキサイティングな分野のより包括的な探求を促進します！お楽しみにしてください。私の今後の投稿で、魅力的なアイデアやアプローチをもっとご紹介しますので、ぜひ購読してください！

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