RAG for long context LLMs

Summary

LanceがSan Franciscoで行った「Is Rag Really Dead?」というトークの概要。最近の言語モデル（LLM）のコンテキストウィンドウが大きくなり、検索と推理（RAG）の必要性に疑問が投げかけられている。Lanceは、RAGが死んでいないが、長文コンテキストモデルの進化に合わせて変化するだろうと述べた。また、RAGシステムの将来の可能性、ドキュメント中心のRAG、そしてRAGの再現と生成段階での推論の重要性についても触れた。

Takeaways

• 📈 モデルのコンテキストウィンドウが大きくなるにつれ、前処理されたトークンの数も増加している。
• 🤔 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の役割が疑問視されるようになり、コンテキストに多くのページを詰め込むことでRAGが必要かどうかが議論の的になっている。
• 🧩 RAGは情報チャンクを理由付けし、検索・回収プロセスを指し、通常は複数の文書を扱い、LLMがそれらを理由付けして応答する。
• 🔍 実験によると、GPT-4などのLMSは複数の事実（needle）を回収し、理論することは難しいことが示された。
• 📉 より多くのneedleを回収するように要求するほど、needleの回収率は低下し、理論付けを行うとさらに低下する。
• 📚 文書の先頭にあるneedleは、文書の末尾にあるneedleよりも回収が困難であるという現象が見られた。
• 🌐 Twitterでの議論では、最近のトークンに偏りがあるという可能性があると指摘され、これは回収問題に悪影響を与える。
• 🚧 RAGは現在も役割があり、将来も変わっていくと考えられるが、長文コンテキストLMSにおいてもRAGは変わっていくことが予想される。
• 📃 ドキュメント中心のRAGが注目され、文書全体を扱うことで、より合理的なアプローチが考えられている。
• 🔄 RAGシステムでは、問い合わせのルーティングや分析、クエリの構築、そして回収後の理論付けが依然として重要である。
• 🚀 長いコンテキストの嵌入モデルが進化し、文書のサマリー化や階層的な索引化が有効な手法として注目されている。

Q & A

「RAGが死んだのか」という議論の背景は何ですか？

LLMのコンテキストウィンドウが大きくなり、数千ページ分の情報を含めることが可能になったことから、従来の情報検索システム（RAG）が不要になるのではないかという議論が生まれました。

RAGとは具体的にどのようなプロセスを指しますか？

RAG（Reasoning and Retrieval）は、インデックスされた文書から情報を検索し、その情報を基にLLMが回答を生成するプロセスです。これにはセマンティックサーチやキーワード検索などが用いられます。

長文コンテキストLLMがRAGを置き換える可能性はありますか？

長文コンテキストLLMは、複数の情報を自身のコンテキストから効果的に引き出し、推論する能力が求められます。一定のテストでは可能性が示唆されていますが、完全に置き換えるには課題が残ります。

「ニードル・イン・ザ・ヘイスタック」分析とは何ですか？

特定の事実（ニードル）を背景情報（ヘイスタック）の中に配置し、LLMがその情報をどの程度効果的に見つけ出し、利用できるかをテストする分析手法です。

複数ニードルの配置実験で見られた主な結果は何ですか？

文書内の異なる位置に配置された複数の情報（ニードル）に基づく質問に対して、LLMが情報を正確に回収し、推論する能力は、情報の数や要求される推論の複雑さによって低下することが示されました。

文書の先頭にある情報が最も回収しにくいという結果の背景には何がありますか？

これは「最近性バイアス」によるものであり、LLMが生成過程で最も最近のトークンに注目する傾向があるため、文書の先頭にある情報は回収しにくくなると考えられています。

長文コンテキストLLMでの文書全体の取り扱いについて、将来的にどのような変化が予想されますか？

文書の正確なチャンクを取り出す従来のRAGのアプローチが見直され、文書全体をより効率的に処理し活用する新たな方法が模索されることが予想されます。

文書中心のRAGパラダイムでのインデックス作成にはどのような方法が提案されていますか？

文書の要約をインデックス化し、その要約を基に適切な文書を検索しLLMに渡す「多表現インデックス作成」や、文書間の情報を統合する「階層的インデックス作成」が提案されています。

長文コンテキストLLMの時代において、RAGの改善に向けてどのようなアプローチが有効とされていますか？

文書の取り扱いを最適化し、文書間や質問への推論を強化する新たなインデックス作成方法や、質問の理解・変換、複数回答の評価・フィードバックを組み込んだ反復的なアプローチが有効です。

RAGの将来について講演者はどのような見解を示していますか？

RAGは死んでいないが、その形態や活用方法は変化し続けるでしょう。長文コンテキストLLMの進化と共に、より効率的で精密な情報検索・活用の方法が開発されると考えられています。