Chaitanya Pathak, Chief Product & Technology Officer at LEAPS by Analyttica

RAG Evolution – Agentic RAGへのプライマー

RAG (Retrieval-Augmented Generation)とは何か?Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部データの取得を組み合わせて、大規模言語モデルの強みを活かし、生成されたレスポンスの品質と関連性を向上させる技術です。 従来の大規模言語モデルは、事前トレーニングされた知識ベースを使用しますが、RAGパイプラインは、実行時に外部データベースまたはドキュメントを照会し、関連する情報を取得して、より正確でコンテキストに富んだレスポンスを生成します。これは、質問が複雑、特定、または特定の時系列に基づいている場合に特に役立ちます。モデルからのレスポンスは、最新のドメイン固有の情報によって情報を提供され、豊かです。現在のRAGの状況大規模言語モデルは、情報へのアクセスと処理方法を革命的に変えました。しかし、内部の事前入力知識のみに頼ることは、特に複雑な質問の場合、回答の柔軟性を制限する可能性があります。Retrieval-Augmented Generationは、この問題を解決するために、大規模言語モデルが外部の利用可能なソースからデータを取得して分析することを可能にします。より正確で洞察的な回答を生成します。情報検索と自然言語処理、特に大規模言語モデルとRAGの最近の進歩は、効率性と洗練度の新しい境界を開いています。これらの進歩は、以下の広い輪郭に沿って評価できます: 強化された情報検索: RAGシステムでの情報検索の改善は、効率的に動作するために非常に重要です。最近の研究では、正確な検索のためにさまざまなベクトル、再ランキングアルゴリズム、ハイブリッド検索方法が開発されています。 セマンティックキャッシング: これは、計算コストを削減するための主要な方法の1つであり、一貫した回答を犠牲にする必要はありません。現在のクエリへの回答は、セマンティックおよびプラグマティックコンテキストとともにキャッシュされ、回答時間の短縮と一貫した情報の提供につながります。 マルチモーダル統合: テキストベースの大規模言語モデルとRAGシステムに加えて、このアプローチでは、フレームワークの視覚的およびその他のモダリティもカバーします。これにより、より多様なソース資料へのアクセスが可能になり、回答はより洗練され、正確性が向上します。 従来のRAGアーキテクチャの課題RAGは、さまざまなニーズに対応するために進化しています。しかし、従来のRAGアーキテクチャにはまだ課題があります: 要約: 大量のドキュメントを要約することは難しい場合があります。ドキュメントが長い場合、従来のRAG構造は重要な情報を無視する可能性があります。なぜなら、トップKのピースのみを取得するからです。 ドキュメント比較: 有効なドキュメント比較はまだ課題です。RAGフレームワークは、各ドキュメントからランダムにトップKのランダムなチャンクを選択するため、不完全な比較になることがよくあります。 構造化データ分析: 構造化された数値データクエリ（例: 特定の地域に住む従業員が次に休暇を取るタイミングを決定する）を処理することは難しいです。これらのモデルでは、正確なデータポイントの取得と分析が不正確です。 複数のパーツを持つクエリの処理: 複数のパーツを持つ質問に回答することはまだ制限されています。例えば、特定の地域の共通の休暇パターンをすべての地域で調べることは、Kピースに制限されているため、完全な調査が制限されます。 Agentic RAGへの移行Agentic RAGは、複雑な質問に回答するために、計画、多段階の推論、外部ツールの統合を必要とする、知的エージェントを使用します。これらのエージェントは、熟練した研究者の役割を果たして、多数のドキュメントをすばやく移動し、データを比較して、包括的な正確な回答を生成します。従来のRAGフレームワークにエージェントの概念を組み込むことで、システムの機能と能力が向上し、Agentic...