RAG from scratch: Part 10 (Routing)

Summary

スクリプトの核心を簡潔に表現し、ユーザーの興味を引き出す魅力的な概要を提供する。

Takeaways

• 🔍 動画は「Rack from Scratch」シリーズの第10話であり、テーマはルート機能についてです。
• 🤔 クエリ変換と呼ばれるプロセスを説明し、質問をどのように分解するか、ステップバックプロンプティングを用いたり、改善された形で表現することができるかについて話します。
• 🛤️ ルートの目的は、潜在的に分解された質問を適切なデータソースに誘導することです。
• 📚 データソースはベクトルストア、リレーショナルデータベース、グラフデータベースなど、異なる種類があります。
• 🧠 論理ルーティングとセマンティックルーティングの2つの方法について説明します。論理ルーティングでは、LLM（Large Language Model）がデータソースに関する知識を持ち、質問に適切なデータストアを決定します。
• 🔍 セマンティックルーティングでは、質問を埋め込み、プロンプトとの類似度を計算して、最も適切なプロンプトを選択します。
• 📈 データモデルを設定し、LLMに構造化されたオブジェクトを出力させます。これにより、出力が3つの可能性のいずれかに制約されます。
• 🔧 構造化されたオブジェクトを定義し、OpenAPI関数スキーマに変換してLLMにバインドします。
• 📊 例として、Python、JS、Goの3つの異なるドキュメントソースがあり、質問を1つに誘導するデータモデルを設定します。
• 🔗 ルーターを定義し、Pythonコードに関する質問を処理すると、正しいデータモデルに従ってPythonドキュメントに誘導されます。
• 🚀 セマンティックルーティングの例では、物理学と数学の2つのプロンプトがあり、質問を通過させ、最も類似性の高いプロンプトを選びます。
• 💡 動画では、論理ルーティングとセマンティックルーティングの両方の方法が紹介され、それぞれの方法がどのように使用されるかについて説明しています。

Q & A

何が「rack from scratch」シリーズの焦点ですか？

「rack from scratch」シリーズは、問い合わせを適切な情報源にルーティングすることに焦点を当てています。

問い合わせの「翻訳」とは何を意味しますか？

問い合わせの「翻訳」とは、質問を別の形式に変更することを意味します。これには、質問を分解したり、ステップバックのプロンプトを使用したりすることが含まれます。

ルーターとは何ですか？

ルーターは、潜在的に分解された質問を適切な情報源に誘導するプロセスです。これにより、質問が異なるデータベースなどに適切にルーティングされます。

ロジカル・ルートとセマンティック・ルートの違いは何ですか？

ロジカル・ルートは、LLM（Large Language Model）が持っているさまざまな情報源に関する知識を利用して、質問に適切な情報源を決定するプロセスです。一方、セマンティック・ルートは、質問を埋め込み、プロンプトとの類似度を計算して最も適切なプロンプトを選択するプロセスです。

データモデルを設定する際に重要なことは何ですか？

データモデルを設定する際に重要なことは、LLMが出力できる構造化オブジェクトを定義し、そのオブジェクトをLLMにバインドすることです。これにより、出力が指定されたスキーマに従属することが保証されます。

構造化出力の目的は何ですか？

構造化出力の目的は、分類と関数呼び出しを組み合わせて、指定された可能性のある3つの出力を制限することです。これにより、ルーターが質問を適切な情報源に誘導することができます。

Python文書、JS文書、Go文書の3つの異なるドキュメントソースがある場合、どのように質問をルートさせるでしょうか？

3つのドキュメントソースがある場合、データモデルを設定し、LLMが3つのオプションの1つを出力できるようにします。LLMは、質問に基づいてこのデータモデルを適切に適用します。

セマンティック・ルートで使用される「埋め込み」は何ですか？

セマンティック・ルートでは、質問やプロンプトを埋め込み、それらの間の類似度を計算することで、最も類似したプロンプトを選択します。

ロガージュメカニズムの利点は何ですか？

ロガージュメカニズムは、入力された質問を構造化オブジェクトに変換し、いくつかの特定の出力タイプのいずれかに制限することで、質問を適切な情報源に誘導することができます。

このスク립トで提供される2つのルート方法はどのように実験的に活用できますか？

このスク립トで提供される2つのルート方法は、異なるプログラミング言語やデータベース間で質問を適切に誘導する実験的な活用が可能です。

このシリーズの次のステップは何ですか？

このシリーズの次のステップは、これらのツールを実際に使用して、質問のルーティングを実践的なレベルで改善し、より効率的な情報検索システムを構築することです。