埋め込みの類似検索：データ分析の画期的な変革

「埋め込みの類似検索：データ分析の画期的な変革」

イノベーションの最前線に立つOpenAIの台頭以来、AWS、Google、IBM、Microsoft、Databricks、Meta、Oracleなどのテクノロジー大手が、それぞれ独自の生成型AIアプローチを研究開発プログラムに組み込んでいます。

Oracleは、年次CloudWorldカンファレンスで、同社のクラウドデータ分析サービスに生成型AIの機能を追加すると発表しました。Oracle

「生成型AI。もしかしたら最も重要なテクノロジーですか？おそらくそうです」— OracleのCTOで共同創業者のラリー・エリソン

Oracleは、クラウドデータ分析サービスに生成型AI機能を追加しました。目的は、さまざまな形式のドキュメントを取り込み、保存し、意味に基づいて検索することです。これを実現するために、Oracleは埋め込みという形式でドキュメントを統合する方法を取り入れています。

• 「RAGを忘れて、未来はRAG-Fusionです」
• 「プラネットデータとAmazon SageMakerの地理空間能力を活用して、クロップセグメンテーションの機械学習モデルを構築する」
• 「AWS AI サービスと Amazon Bedrock によるインテリジェント ドキュメント処理」

「ベクトル類似度検索は、テキスト、画像、または音声の類似度をベクトル空間に変換する機械学習を利用して、検索を高速化し、精度を上げ、スケーラブルにするものです」—マーティン・ヘラー—物理学博士—ブラウン大学

埋め込み

テキスト分析の文脈で、「埋め込みのための類似検索」は、与えられたクエリまたは入力テキストと最も意味が類似しているテキストドキュメントまたはパッセージを見つけるために使用されます。

埋め込みは、テキスト内の単語をベクトルとして表現することを意味します。NLPとLLMの領域では、これらの先進的な技術により、システムはテキストコンテンツをより効果的に使用（と言うか「理解」）することが可能になります。

ベクトルデータベースは単語の追跡ではなく、テキストの意味をエンコードする数値ベクトルを扱います。同様に、ユーザーのクエリも数値ベクトルに変換されます。これにより、データベースは関連する記事やパッセージを同じ用語を含んでいるかどうかにかかわらず検索することができます。

テキストのベクトル化と類似度検索

自然言語処理の領域では、テキストを数値ベクトルに変換し、類似度検索を行うプロセスが重要な役割を果たします。以下は、関連する文書を取得するための基本的な概念と技術の概要です。

1. ベクトル表現: テキストドキュメントは、単語埋め込みなどの技術を使用して数値ベクトルに変換する必要があります。各単語または文書は、高次元空間内のベクトルとして表現されます。単語埋め込みは、言語の人間の理解力と機械の理解力の間のギャップを埋める形態素表現の一種と言えるでしょう。
2. クエリベクトル: 入力のクエリテキストも同じ統合技術を使ってベクトルに変換されます。このクエリベクトルは、クエリの意味や内容を表現します。ベクトルデータベースは、大規模なデータセット内で高速な類似度検索を実現するために設計されています。ユニークなデータインデックスとクエリ技術を活用することで、検索空間を大幅に削減し、検索のプロセスを迅速化することができます。ベクトルデータベースは複雑なデータ構造を効果的に管理します。
3. 類似度検索: システムは、クエリベクトルに最も類似した他のテキストドキュメント（それ自体がベクトルで表されています）を検索します。LLMと生成型AIの文脈では、ベクトル類似度検索の役割は、高次元空間を扱う際に特に重要です。従来の検索方法では困難な場合でも、テキストやデータを数値ベクトルに変換して専門のアルゴリズムを利用することで、ベクトル類似度検索は関連情報を見つけるプロセスを効率化します。
4. 関連する文書の取得: クエリベクトルに最も近いベクトルを持つドキュメントやパッセージが最も関連性があると見なされ、検索結果として取得されます。このアプローチにより、テキスト分析システムは、クエリと完全に同じ単語を含んでいないが、意味的な類似性を持つドキュメントやパッセージを見つけることができます。これは情報検索と自然言語理解のための強力なツールです。

パフォーマンス以外での重要性

生成型AI技術の使用は、継続的なモニタリングと責任ある使用と倫理的な考慮とともに行われる必要があります。これらの技術は潜在的な問題やエラーを避けるために注意して使用する必要があります。

データの品質

トレーニングデータの品質は、埋め込みおよび類似性検索の効果に大きな影響を与えます。ノイズやバイアスのあるデータは、不正確な結果をもたらす可能性があります。情報を共有する前に情報の品質を保証することは、特に健康、金融、セキュリティなどの分野において重要です。

プライバシー

LLMの利用時には、個人や企業のプライバシーを損なう可能性があるため、個人情報や企業情報の開示を避けてください。サムスンでは、社員が機密情報を三度共有してしまった例があります。まず、一人が問題解決の依頼でChatGPTにソースコードをコピーしました。その後、コードの最適化の詳細を共有した別の人物がいました。最後に、会議の報告書をChatGPTに変換してプレゼンテーションを作成した別の人物がいました。

スケーラビリティ（拡張性）

これらの技術を非常に大きなデータセットに対応させるためには、必要な計算リソースやコストが制約となることがあります。

意味理解

埋め込みは一部の意味を捉えることができますが、常に人間の言語の文脈やニュアンスを完全に捉えるわけではありません。

プライバシーと倫理

AIにおける埋め込みと類似性検索の使用に伴う倫理的な考慮事項には、プライバシーの懸念や検索結果の潜在的なバイアスなどがあります。

「鶏の卵と牛の卵をサイズと色で区別することができます。牛の卵は一般的に鶏の卵よりも大きいです。」- ChatGPT

不正確な情報の拡散の制限（通称：錯覚）

生成型AIは、不正確または誤った情報を生成する可能性があります。情報を共有する前に真偽を確認することが重要です。事実上の「錯覚」という現象は、LLMの精度の範囲全体を指します。これには空想的な参照や引用、奇妙な主題に関する自信満々の論文、「牛の卵」という存在しない事実や歴史的人物の完全な創作、概念や情報の適切でない混合などが含まれます。

特に健康、金融、セキュリティなどの重要な文脈で使用される場合、無監督で生成された情報を盲目的に受け入れることはお勧めできません。

ヤン・ルカンは、これを完全なモデルの再設計なしに解決することはできないと主張していますが、さまざまな技術と手法の組み合わせにより、これらの問題の影響を減少させ、多くのユースケースで受け入れられるようにすることができます。ただし、それについては別の記事で取り上げます。

まとめ

埋め込みは、テキスト分析の技術であり、単語を数値ベクトルに変換することで、与えられたクエリに類似した意味を持つドキュメントを効率的に検索することができます。この方法は、LLMおよび生成型AIにおいて重要な役割を果たし、高次元データセットの関連データポイントを見つけ出し、情報検索と自然言語理解を向上させることができます。

Oracleは、この革新的な手法をクラウドデータ分析サービスで文書検索の改善に使用しています。

今や、関連するデータを見つけることは鶏の卵と牛の卵を見分けるよりも簡単です 😉

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