Adding Agentic Layers to RAG

AI User Group

11 Mar 202419:39

Summary

TLDRジェリー氏は、データフレームワークであるLLama Indexの共同創設者兼CEOであり、大企業からスタートアップまで幅広い企業で利用されているLMアプリケーションの開発に役立つツールを提供しています。彼はRAG（Retrieval-Augmented Generation）の限界と、より高度な問い合わせ応答システムを構築するためのエージェントの追加について語りました。RAGは基本的な問い合わせに適していますが、複雑な問い合わせには向いておらず、多機能なエージェントを通じて問い合わせパイプラインをより高度化することが求められています。ルーティング、クエリ計画、ツール使用、そして反復的なタスク解決のためのループとメモリモジュールの追加が議論されています。最後に、エージェントアーキテクチャの進化とそれに伴う可視性、制御、カスタマイズ性の重要性が強調されています。

Takeaways

😀 ラマインデックスはデータフレームワークで、大企業からスタートアップまで様々な規模の企業で使用されています。
🔍 RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、ドキュメントをベクターデータベースに登録し、LLM（Large Language Models）を用いて情報の検索と生成を行う技術です。
🚀 RAGプロトタイプはシンプルな質問や小さな文書セットには適していますが、より複雑な問いには限界があります。
🔑 基本的なRAGの課題には、要約や比較質問、構造化分析、多パートの質問に対する対応が含まれます。
🤖 エージェントは、LLMを用いてより高度な問いに対する動的なQ&Aシステムを構築することを目指しています。
🛠️ エージェントはRAGのプロセスに加えられたもので、開始、中間、終了のどの段階でも追加可能です。
🔄 ルーティングはエージェントの基本的な機能で、質問に対して適切なツールやサブシステムを選択します。
📈 クエリプランニングは、マルチパートの質問を小さなサブクエリに分解し、それらを並列で解決することを可能にします。
🛠️ ツール使用は、LLMがAPIを呼び出し、パラメータを推論して特定のツールを活用する機能です。
🔁 REACTは、反復的な問いに対する応答を可能にするループとメモリモジュールを含む、より高度なエージェントの考え方です。
🌐 LMコンパイラは、システム全体の最適化を目指し、長期的な計画やシミュレーションを通じて問いに対する答えを構築する新しいアプローチです。

Q & A

ラマインデックスとは何ですか？
-ラマインデックスは、データを使用して言語モデル（LM）アプリケーションを構築するためのデータフレームワークです。大企業からスタートアップまで幅広い企業で利用されています。
ラマインデックスが提供するコアツールキットには何が含まれていますか？
-ラマインデックスは、データローダー、データインデックス、クエリオーケストレーションなど、開発者がアプリケーションを構築するための基本的なツールを提供しています。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とはどのようなもので、何に使われていますか？
-RAGは、文書をチャンクに分けてベクターデータベースに格納し、リトロイバルを介してデータを引き出すことで言語モデルのロジックを構築するプロトタイプ方式です。チャットGPTのようなデータベース上のチャットアプリケーションの構築に使われています。
RAGプロトタイプにはどのような限界がありますか？
-RAGプロトタイプは単純な質問や小さな文書セットでは機能しますが、より複雑な質問や大規模な文書セットでは限界があり、多角的な質問に対応するのが難しいとされています。
エージェントをRAGに追加することにはどのような意義がありますか？
-エージェントをRAGに追加することにより、より高度な問い合わせやタスクを処理できる動的なQAシステムを構築することができます。これにより、より洗練された応答を提供することが可能になります。
エージェントとはどのようなもので、どのような役割を果たしていますか？
-エージェントは、言語モデルを用いた自動的リーンとツールの選択を行っています。RAGの1つのツールとして機能し、より高度な問い合わせやデータのリーンを可能にします。
ルーティングとはどのようなプロセスで、エージェントにどのように役立つか？
-ルーティングは、入力されたタスクや質問に対して、適切な選択肢を決定するプロセスです。エージェントは、質問に応じて最適なサブパイプラインを動的に選択することができます。
クエリ計画とは何で、どのように役立つでしょうか？
-クエリ計画は、質問を複数のサブクエリに分解し、それぞれのサブクエリを関連するデータソースに対して実行することで、より正確な回答を得るプロセスです。
ツールの使用とは何で、エージェントにどのように役立つか？
-ツールの使用は、言語モデルがAPIを呼び出し、パラメータを推測して特定のツールを活用するプロセスです。これにより、エージェントは自然言語の問い合わせをツールに適した形式に変換することができます。
REACT（Retroactive Explanations for Comprehensive Task-adaptive Agents）とはどのようなもので、どのように機能しますか？
-REACTは、タスクに対するステップバイステップの実行を繰り返すことで、最終的な答えを得るためのエージェントのループです。REACTは、中間ステップで質問を小さく分解し、会話履歴に追加してから再度実行し、最終的な答えを得るまで繰り返します。
エージェントアーキテクチャの進化において、REACTを超える方法とは何がありますか？
-REACTを超える方法には、長期的な計画やシミュレーション、ロールアウト、システム全体の最適化などがあります。これにより、より高度な抽象化レベルで、システムに曖昧なタスクを与え、バックエンドで研究を行いながら正確な回答を得ることができます。
エージェントを構築する際にはどのような要件が必要になるでしょうか？
-エージェントを構築する際には、可観測性、制御、カスタマイズ性などの要件が必要になります。これにより、エージェントの実行のフルトレースを確認し、中間ステップをガイドし、個々のニーズに合わせてエージェントを調整することができます。
ラマインデックスにおけるデータエージェントとはどのような役割を持っていますか？
-ラマインデックスのデータエージェントは、実行パイプラインを含むコアコンポーネントを持ち、クエリ計画、ツール使用、ルーティングなどを含むエージェントループを実行します。これにより、ステップバイステップの実行が可能になり、ユーザー入力を注入し、すべてのプロセスに対する完全な可観測性を得ることができます。