「製造環境では、なぜあなたのラグは信頼性に欠けるのか」

「なぜあなたのラグは信頼性に欠けるのか - 製造環境の影響を解説」

そして適切に調整する方法

LLMの台頭に伴い、Retrieval Augmented Generation（RAG）フレームワークも、データ上の質問応答システムを構築することを可能にすることで人気を獲得しました。

私たちは、PDFやメールと会話するチャットボットのデモをよく見かけます。

これらのシステムは確かに印象的ですが、調整や実験なしでは本番で信頼性が保てないかもしれません。

この記事では、RAGフレームワークの背後にある問題を探り、パフォーマンスを改善するためのいくつかのヒントについて説明します。ドキュメントのメタデータからハイパーパラメータの微調整まで、幅広くカバーします。

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これらの結果は、医薬品産業でRAGを構築し、この技術についてまだ学んでいるMLエンジニアの経験に基づいています。

それでは、さっそく見てみましょう 🔍

要点でのRAG ⚙️

まずは基本を押さえましょう。

RAGの動作は次のとおりです。

まず、入力された質問に対して外部データベースから関連するドキュメントを取得します。その後、それらのチャンクをコンテキストとしてプロンプトに渡し、LLMが増強された回答を生成するのに役立ちます。

つまり、次のように言っているのです：

「ねえ、LLM、ここに私の質問があります。問題を理解するためのいくつかのテキストの断片もあります。答えを教えてください」

この図のシンプルさに惑わされてはいけません。

実際には、RAGには一定の複雑さがあり、以下のコンポーネントがバックグラウンドで動作します：

• さまざまな形式（PDF、Webサイト、Docファイルなど）の外部データを解析するローダー
• 生データをより小さなテキストの断片に分割するスプリッター
• チャンクをベクトルに変換する埋め込みモデル
• ベクトルを格納し、クエリするベクトルデータベース
• 質問と取得したドキュメントを組み合わせたプロンプト

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