Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、会話型AIの分野で注目されている技術であり、生成モデルと検索モデルの長所を組み合わせています。RAGの核心は、動的な知識検索コンポーネントを導入することで、応答の精度を向上させることにあります。この技術は、テキスト生成だけでなく、指定された知識源から情報を取得する能力も持っています。これにより、単独の生成モデルや検索アプローチの限界を超えた会話体験が可能になります。
RAG技術にはいくつかの要素があります。まず、「RetrievalQA」は、HuggingFaceEmbeddingsやInstructEmbeddingsなど、さまざまな埋め込みを利用して関連文書を検索するシンプルなQAチェーンです。文書のチャンキングには、HTMLやJSONなどの異なるテキスト形式に対応するテキストスプリッターが使用され、文脈を保持しながらデータを分割します。また、「MultiQueryRetriever」は、プロンプトに対する質問に似た複数のクエリを生成し、より正確な結果を得るために大規模言語モデル（LLM）を使用します。
「Vector store-backed retriever」は、データポイントを多次元空間のベクトルや埋め込みとして表現するベクトルストアの概念に基づいています。これにより、ユーザーへの適切な応答を提供するために必要な情報を取得します。「BM25Retriever」は、キーワードスタイルとベクトルスタイルの検索を組み合わせたハイブリッド検索を利用し、BM25アルゴリズムを使用して文書をランク付けします。
「Contextual Compression」は、関連性のないテキストを含む長い文書から必要な情報を取得するという課題に対処します。この技術は、クエリからの文脈を使用して文書を圧縮し、関連する情報のみを返すことにより、内容を簡潔にします。これにより、LLMの処理コストを削減し、コンテンツの削減を実現します。
総じて、RAGは検索ベースのモデルの精度と生成モデルの創造的能力を組み合わせることで、生成されたテキストの精度と関連性を高める新しいアプローチを提供します。これにより、より強固で文脈に根ざした言語生成システムが実現されます。
【ニュース解説】
会話型AIの分野で、Retrieval-Augmented Generation（RAG）という技術が注目を集めています。この技術は、生成モデルと検索モデルの長所を組み合わせることで、応答の精度を向上させることを目的としています。具体的には、テキストを生成するだけでなく、指定された知識源から情報を取得する能力を持つことで、従来のアプローチの限界を超えた会話体験を提供します。
RAG技術の中核には、複数の要素があります。例えば、「RetrievalQA」は、さまざまな埋め込みを利用して関連文書を検索するシンプルなQAチェーンです。これにより、文書からの情報取得が可能になります。また、「MultiQueryRetriever」は、質問に対して複数の視点からクエリを生成し、より正確な結果を得るために大規模言語モデルを使用します。
さらに、「Vector store-backed retriever」は、ベクトルストアの概念に基づいており、多次元空間でデータポイントを表現することで、ユーザーへの適切な応答を提供するために必要な情報を取得します。「BM25Retriever」は、キーワードスタイルとベクトルスタイルの検索を組み合わせ、文書をランク付けすることで、より効果的な検索結果を提供します。
「Contextual Compression」は、長い文書から必要な情報を効率的に取得するための技術です。この技術は、クエリの文脈を利用して文書を圧縮し、関連する情報のみを返すことで、LLMの処理コストを削減し、コンテンツの削減を実現します。
RAG技術は、検索ベースのモデルの精度と生成モデルの創造的能力を組み合わせることで、生成されたテキストの精度と関連性を高めます。これにより、より強固で文脈に根ざした言語生成システムが実現され、会話型AIの分野での応用が期待されます。この技術の進化は、ユーザー体験の向上、情報検索の精度の向上、そしてAIの応用範囲の拡大に寄与する可能性があります。しかし、この技術の発展に伴い、データのプライバシー保護や倫理的な問題、さらには誤情報の拡散リスクなど、様々な課題にも直面することになります。これらの課題に対処しながら、RAG技術のポテンシャルを最大限に活用することが、今後のAI分野の発展において重要な鍵となるでしょう。
from Decoding RAG: Exploring its significance in the realm of generative AI.
