LLM向け検索拡張生成 (RAG)

大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理を変革しました。メールを書いたり、文書を要約したり、複雑な質問に人間に近い流暢さで答えたりできます。しかし、LLMには強力な機能があるにもかかわらず、よく知られている制限がいくつかあります。

古い情報や不正確な情報を生成する可能性があります。彼らは時々ドメイン固有の知識に苦労します。また、変化の速い企業環境では、常に十分な速さで適応できるとは限りません。

そこがここ 検索拡張生成 (RAG) が入ってきます。LLMのアウトプットを外部のナレッジソースに組み込むことで、RAGはモデルを再トレーニングする必要なく、精度、制御、関連性を高めます。

検索拡張世代とは

検索拡張生成は、LLM による応答の生成方法を改善するフレームワークです。これは、生成前に取得ステップを追加することによって行われます。モデルがトレーニングデータから「記憶」していることだけに基づいて回答するのではなく、モデルはまず内部ドキュメント、ナレッジベース、データベースなどの外部ソースから関連するコンテキストを取得し、その情報を使用して応答を生成します。

このプロセスにより、モデルに最新の信頼できる知識を組み込むことができるため、事実の正確性と文脈的関連性の両方が向上します。

RAG の仕組み

RAGの中核は、検索と生成を融合させたものです。システムの流れは次のとおりです。

1. 入力: ユーザがプロンプトを入力します。この入力は、質問、タスク、または情報要求である可能性があります。
2. 取得: システムは、そのプロンプトに関連するドキュメントまたはスニペットを取得します。これらは厳選されたナレッジソースからのもので、通常はベクターデータベースに保存され、高速でセマンティックな検索ができます。
3. コンテキスト化: 取得したコンテンツは、ユーザーの元の入力に追加されます。これにより、モデルは関連性のある信頼できる資料をリアルタイムで把握できます。
4. 世代: LLM は、このエンリッチメントされた入力を使用して応答を生成します。取得した事実から抽出されるため、出力はより正確で、状況に応じたものになります。

RAGがエンタープライズAIにとって重要な理由

最先端のLLMでさえ、会社のポリシー、製品の更新、またはサポートプロセスのすべての変更に追いつくことはできません。静的なトレーニングデータは、最終的には現実世界と同期しなくなります。

RAGは、LLMが再トレーニングを行わずに、必要に応じて最新の知識を取り入れながら、その場で学習できるようにすることで、この課題に対処しています。

そのため、正確性、適時性、信頼性が重要な企業環境で特に役立ちます。チームは、数か月前にモデルをトレーニングした内容ではなく、ビジネスの現状を反映した回答を得ます。

LLMでRAGを使用するメリット

RAGは、ジェネレーティブAIを採用する企業にいくつかの具体的な利点をもたらします。

• 精度の向上: RAGは応答をリアルタイムの情報に基づいて行うことで、幻覚を軽減し、事実の正確性を確保するのに役立ちます。
• ドメイン特有の専門知識: LLMは、カスタムトレーニングなしで、サポートドキュメント、社内Wiki、セールスプレイブックなどの企業固有のデータソースを活用できます。
• 適応性: 会社が進化するにつれて、RAG 対応システムもそれに伴って進化します。モデル自体に触れることなく、データソースを更新または交換できます。
• コスト効率: データが変更されるたびにモデルを再トレーニングする必要がないため、RAGはチーム全体のパフォーマンスを向上させるためのスケーラブルな方法を提供します。
• 信頼と管理: どのソースから取得するかを選択できるため、企業の準備に不可欠な精度、トーン、安全性を制御できます。

詳細:RAGとLLMの統合方法

舞台裏では、RAGシステムはいくつかのコアビルディングブロックに依存しています。

外部データのインデックス作成

情報を取得できるようにするには、まず情報を小さなチャンク (段落や QA ペアなど) に分割し、ベクター埋め込み (コンテンツの意味の数学的表現) に変換する必要があります。これらの埋め込みは、類似検索をサポートするベクターデータベースに保存されます。

関連コンテキストの取得

プロンプトが送信されると、それも埋め込まれ、保存されているベクターと比較されます。これにより、言葉が完全に一致しなくても、意味的に関連するコンテンツがシステムに表示されます。

精度を向上させるには、高密度のセマンティック検索、再ランク付け、ハイブリッドアプローチなどの検索方法を使用できます。

モデルへのコンテキストのフィード

最も一致したコンテンツが元のプロンプトに追加されます。こうした豊富な情報が LLM に渡され、LLM は最新の信頼できる情報を基にした回答を生成できます。

このプロセスにより、モデルのアーキテクチャやトレーニングデータを変更することなく、LLMの機能を効果的に強化できます。

RAG を実装する際の主な考慮事項

RAGは強力なフレームワークですが、それを正しく行うには、慎重なセットアップと継続的な反復が必要です。

覚えておくべきいくつかの要因は次のとおりです。

• ソースの品質が重要: ガベージイン、ガベージアウト。データソースは慎重に管理してください。内容が不十分だったり、古くなったり、一貫性がなかったりすると、結果は低下します。
• ボリュームに対する関連性: 本当に役に立つものだけを取り出してください。無関係なコンテキストが多すぎると、モデルが混乱したり、出力が肥大化したりする可能性があります。
• スタイルの一貫性: 複数のソースから抽出すると、トーンが一致しなかったり、情報が矛盾したりすることがあります。システムには、トーンを正規化し、矛盾を回避するメカニズムが含まれていることを確認してください。
• 検索と生成のバランス: モデルは取得したコンテンツをエコーするだけでなく、より豊かで微妙なレスポンスを生成するためにもエコーを使うべきです。そのためには、迅速なチューニングと慎重な設計が必要です。
• 評価ループとフィードバックループ: レスポンスの品質を定期的に監視し、必要に応じてインデックス作成、取得、生成の設定を調整してください。継続的な改善は長期的な成功の鍵です。

RAG を使い始める

RAG システムをゼロから構築する必要はありません。ほとんどのエンタープライズチームは、次のような確立されたツールとフレームワークを積み重ねて作業を開始します。

• パインコーン、ウィーヴィエート、FAISSなどのベクターデータベース
• OpenAI や Cohere などのプロバイダーからのモデルの埋め込み
• ランキングとフィルタリングを管理するための検索オーケストレーションツール
  最終世代向けの LLM API
  

まず、チームが信頼している主要な文書とデータを特定することから始めます。これには、サポートに関するFAQ、内部ポリシー、エンジニアリングドキュメント、またはセールスリソースが含まれる場合があります。

次に、それらのマテリアルを検索できるように構造化します。つまり、それらをチャンク化して埋め込み、ベクターデータベースに保存します。そこから、プロンプトテンプレート、スコアリングロジック、評価フレームワークを試して、エンドツーエンドのエクスペリエンスを微調整してください。

グリーンGlean RAGを使用する理由

Glean では、検索拡張ジェネレーションを使用して、AIの回答が貴社のデータに基づいていることを確認しています。これにより、結果を信頼できるものにすることができます。

エンジニアがオンボーディングドキュメントを探している場合でも、サポート担当者がチケットの途中でポリシーコンテキストを必要とする場合でも、Glean は適切な情報をリアルタイムで取得し、それを使用して有用で正確な回答を生成します。しかも、アクセス制御と権限を尊重しながら。

RAGは、すべての部門で回答を最新で、パーソナライズして、役立つものにするのに役立ちます。

よりスマートな AI は、よりスマートなコンテキストから始まります

企業におけるAIの未来は、より良い回答を生み出すことだけではありません。適切なものを生成することが重要です。RAGは、LLMを流暢なだけでなく、正確で関連性が高く、ビジネスに根ざしたツールに変える実践的な道筋を提供します。

AIが能力を発揮するだけでは十分ではありません。通知する必要があります。また、RAGを使用すると、次のモデルアップグレードを待つ必要がなくなります。知識を活かして成長し、適応できるシステムを構築できます。

チーム全体でAIを拡張する方法を模索する企業が増えるにつれ、誇大広告と真の価値の違いは、信頼と統制にかかっているでしょう。RAGは両方を提供します。ここで問題となるのは、適切な情報を適切なタイミングで入手できれば、チームは何を達成できるかということです。

実際に見てみたいですか？

RAGはLLMをエンタープライズ対応のツールに変えるのに役立ちます。また、Glean を使用すると簡単に始めることができます。

信頼できるコンテキスト認識型AIを組織にもたらす方法を模索しているなら、 デモをリクエストする Glean が検索拡張ジェネレーションを活用して、チームが必要とする知識を迅速につなげる方法を紹介します。