「RAGとLLM：動的言語モデリングの新たなフロンティア」

「RAGとLLM：美容とファッションの新たなフロンティア」

LLMはどのような課題を抱えていますか？ GPT-4やLlama2などの従来の言語モデルは、固定された知識のカットオフに縛られており、最終トレーニング日以降の進展については無知です。彼らは膨大な量のデータを収納していますが、知識には限界があります。新鮮な情報を注入するには、煩雑な再トレーニングサイクルが必要です – 計算リソースと時間の両面でのことです。また、彼らの一般的なアプローチは、専門化された領域に必要な精度に欠けることがあります。そこで、Retrieval-Augmented Generation（RAG）が登場するのです。

RAG（Retrieval Augmented Generation）の紹介

RAGは、リトリーバとジェネレータの2つのAIパワーハウスを画期的に組み合わせたものです。これにより、言語モデルは広範な外部コーパスから適切なデータを動的に取得し、この情報に基づいて統一された回答を作り出す力が与えられます。

RAGの日常アプリケーションにおける力

現実の例でRetrieval Augmented Generationの使用例を見てみましょう。カスタマーサポートのチャットボットシナリオを考えてみましょう。最初に、私はLLMモデルにQwakに関する質問「Qwak SDKのインストール方法は？」という簡単な質問をします。次に、Qwakの公式ドキュメンテーションからの洞察を取り入れ、ベクトルストアにインジェストしました。

ご覧の通り、RAGとベクトルストアのデータがなければ、モデルはプロフェッショナルな回答を生成することができませんでした。RAGを使用することで、回答はより詳細で関連性のある情報で豊かになります。検索と生成の組み合わせにより、モデルは最新のソースから「引っ張ってくる」能力を持ち、より包括的な回答を提供できます。

RAGはLLMをどのように向上させるのか？

静的な知識に取り組む：RAGは、常に進化する外部のコーパスから情報をダイナミックに取得することで、静的な知識の制約から解放されます。
知識拡張：GPT-4のような単独のモデルとは異なり、RAGは外部データベースを活用して知識の範囲を拡大します。
再トレーニングの最小化：RAGは定期的な再トレーニングの必要性を減らします。代わりに、外部データベースを更新してモデルを全面的に改修することなく、AIシステムを最新の状態に保つことができます。
ドメイン特定の応答の強化：RAGは、医療リポジトリなどのドメイン特定のデータベースから抽出し、詳細で正確な回答を提供できます。
広範さと深さのバランス：RAGは検索と生成の強さを結び付けます。生成側は文脈に関連性をもたらし、検索側は詳細な洞察を提供します。

Retrieval Augmented Generationのアーキテクチャ

データ取り込みパイプラインステップ：このフェーズでは、システムが関連データを収集し、埋め込みに変換します。これらの処理された埋め込みは、LLMモデルが回答を生成するために必要なコンテキストを提供するために構造化されます。
検索ステップ：このステップでは、利用可能なデータセットから最も関連性の高いデータセグメントを特定する検索メカニズムが活用されます。
生成ステップ：その後、LLMと同様のモデルを利用して、抽出されたデータと文脈に沿った応答を統合的に合成します。

データパイプライン

データパイプラインは、生データを取得し、処理し、システムでのさらなる使用に備える初期フェーズです。通常、次の手順が含まれます：

データ収集：さまざまなソースから生データを取得します。
前処理：データをクリーニングして一貫性のない情報やエラーを除去します。このステップでは、正規化、トークン化、およびその他のデータ変換技術が使用される場合があります。
埋め込みモデルを使用した変換：データを、テキストデータを数値ベクトルまたは埋め込みに変換する形式に変換します。主な目標は、単語/フレーズ間の意味関係を捉えることであり、類似の意味を持つ単語が埋め込み空間で近くに配置されるようにします。
ベクトルストアの挿入：挿入前にベクトルはしばしばインデックス化され、効率的な検索を容易にします。最後に、インデックス付きのベクトルはベクトルデータベースに格納されます。

検索ステップ

クエリ処理：ユーザーからのクエリをシステムが受け取る最初の段階です。

入力：テキスト、画像などがあります。
前処理：データの挿入パイプラインと同様に、クエリデータは埋め込みモデルが期待する形式と一致するように前処理されます。

クエリの埋め込み：前処理されたクエリは、埋め込みベクトルに変換されます。埋め込みパイプラインの挿入中に埋め込みを生成するために使用されたモデル（または互換性のあるモデル）と同じものが使用されます。
類似度検索：クエリの埋め込みは、ベクトルストア内で最も近い隣接点を検索するために使用されます。
候補の生成：最も近い隣接点に基づいて、クエリに関連するデータの候補セットがシステムに生成されます。
フィルタリングとランキング：取得された近隣点に対してさらなるフィルタリングとランキングが適用され、最良の候補が選択される場合もあります。

生成ステップ

一部のシステムでは、候補に対して追加の処理が適用され、最終的な出力が生成されます。

LLM：候補を取り込んで新しいデータを生成するLlama2、GPT、Mistralなどのモデル
集約処理：推薦などの場合、候補はしばしば集約されて単一の統合された応答になります。

事後処理

生成されたデータや応答は、ユーザーに提供される前に事後処理が必要な場合があります。

フォーマット変換：データがユーザーフレンドリーな形式になるようにします。
個別対応：出力をユーザーの好みに合わせて調整します。

プロンプトの連鎖

この層は、プロンプトがLLMに供給され、その出力を制御したり生成プロセスをガイドしたりする方法を管理します。

プロンプトデザイン：モデルが所望の出力を生成するためにガイドするためのプロンプトを設計します。モデルの応答に基づいて反復し、洗練させることができます。
順次対話：一部のタスクでは、複数のプロンプトを順次送信する必要があります。前のプロンプトのモデルの出力が次のプロンプトの入力として使用されます。この「連鎖」は、モデルをより洗練されたまたは特定の出力に向かわせるのに役立ちます。
フィードバックループ：プロンプトの連鎖層には、モデルの出力が分析され、次のプロンプトが適応されるフィードバックメカニズムが組み込まれる場合があります。

これらのオブジェクトと層の相互作用により、言語モデルの力を利用して、生データが実用的な洞察、回答、または他の所望の出力に変換される一貫したシステムが形成されます。

このような連鎖プロセスを構築するために、Langchain、LlamaIndex、AutoGPTなどのプラットフォームが一般的なソリューションとして存在します。

まとめ

RAGをLLMの領域に統合することは、よりダイナミックで情報に基づいたAIの相互作用への重要なマイルストーンです。この先駆け的な進化により、GPT-4のような言語モデルの機能が変わり、初期のトレーニングデータの制約なしで最新の情報へのアクセスと活用が可能になります。RAGはリアルタイムデータを会話にシームレスに組み込むことで、機械学習モデルが関連性を保ち、知識を持ち続けることを実現します。職業分野には重大な影響があり、専門の助言やサポートなど、MLモデルが正確かつ適時な洞察を提供できるようになります。イノベーション、正確さ、適応性を最前線に保つ洗練された飛躍です。

次回のブログでは、本番向けのRAG＆LLMフローの構築方法について説明しますので、ご期待ください！

元の記事はQwakによってここで投稿されました。許可を得て再投稿されました。

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