人工知能2 years ago
検索拡張生成（RAG）とは何か？
大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理（NLP）の分野を前進させてきましたが、文脈理解には依然として課題が残っています。LLMは時折不正確または信頼性の低い応答を生成することがあり、この現象は「幻覚（Hallucination）」として知られています。 例えば、ChatGPTでは、幻覚の発生率は約15%から20%と推定されており、これは約80%の確率で起こります。 検索拡張生成（RAG）は、LLMの出力を最適化することでこの文脈のギャップに対処するために設計された強力な人工知能（AI）フレームワークです。RAGは検索を通じて膨大な外部知識を活用し、LLMが正確で文脈に富んだ応答を生成する能力を強化します。 AIシステムにおけるRAGの重要性を探り、言語理解と生成に革命をもたらすその可能性を解き明かしていきましょう。 検索拡張生成（RAG）とは何か？ ハイブリッドフレームワークとして、RAGは生成モデルと検索モデルの長所を組み合わせています。この組み合わせにより、サードパーティの知識源を活用して内部表現をサポートし、より正確で信頼性の高い回答を生成します。 RAGのアーキテクチャは特徴的で、シーケンス・ツー・シーケンス（seq2seq）モデルとDense Passage Retrieval（DPR）コンポーネントを融合しています。この融合により、モデルは正確な情報に基づいた文脈に関連する応答を生成する力を得ます。 RAGは、信頼性と正確性を確保するための堅牢なファクトチェックと検証のメカニズムにより、透明性を確立します。 検索拡張生成（RAG）はどのように機能するか？ 2020年、MetaはLLMをその学習データを超えて拡張するためにRAGフレームワークを発表しました。開かれた本の試験のように、RAGはLLMが暗記した事実だけに頼るのではなく、質問に応じて実世界の情報にアクセスすることで、専門知識を活用してより正確な応答を可能にします。 MetaによるオリジナルRAGモデル（画像出典） この革新的な技術はデータ駆動型アプローチから離れ、知識駆動型のコンポーネントを組み込むことで、言語モデルの正確性、精度、文脈理解を向上させます。 さらに、RAGは3つのステップで機能し、言語モデルの能力を強化します。 RAGのコアコンポーネント（画像出典） 検索（Retrieval）: 検索モデルは、ユーザーのプロンプトに関連する情報を見つけ出し、言語モデルの応答を強化します。これには、ユーザーの入力と関連文書を照合し、正確で最新の情報へのアクセスを確保することが含まれます。Dense Passage Retrieval（DPR）やコサイン類似度などの技術が、RAGにおける効果的な検索に貢献し、さらに範囲を絞り込むことで結果を洗練します。 拡張（Augmentation）: 検索の後、RAGモデルはユーザークエリと関連する検索データを統合し、キーフレーズ抽出などのプロンプトエンジニアリング技術を採用します。このステップでは、情報と文脈をLLMに効果的に伝達し、正確な出力生成のための包括的な理解を確保します。 生成（Generation）: このフェーズでは、拡張された情報がシーケンス・ツー・シーケンスモデルなどの適切なモデルを使用してデコードされ、最終的な応答が生成されます。生成ステップは、モデルの出力が首尾一貫しており、正確で、ユーザーのプロンプトに合わせて調整されていることを保証します。 RAGの利点は何か？ RAGは、不正確さの軽減、静的なデータセットへの依存の低減、洗練された正確な言語生成のための文脈理解の強化など、NLPにおける重要な課題に対処します。...
