RAG From Scratch: Part 1 (Overview)

LangChain

6 Feb 202405:13

Summary

TLDRランス氏は、新しいシリーズ「RAG from Scratch」を開始し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本原則から高度なトピックまで解説します。RAGの主な動機は、LLM（Large Language Models）が、プライベートデータや最新のデータなど、あなたが関心を持つかもしれないデータを見ているわけではないということです。また、LLMは、どんどん大きくなるコンテキストウィンドウを持っており、外部の情報を取り込むことができます。RAGは、インデックス作成、検索、生成という3つのステージを通じて行われます。まずは、外部文書をインデックス化し、入力クエリに基づいて簡単に検索できるようにします。次に、検索された文書をLLMにフィードし、検索された文書に基づいて回答を生成します。今後の動画では、これらの基本コンポーネントから派生する多くの興味深い方法やコツを詳細に説明します。また、コードウォークスルーも行い、実際にRAGパイプラインを構築する際に役立つlsmithキーを紹介します。

Takeaways

🚀 ランチェーンのLanceが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本原則を解説する新シリーズを開始します。
🔍 RAGの主な動機は、LLM（Large Language Models）が、プライベートデータや最新のデータを含むすべてのデータを見ているわけではないということです。
📈 LLMは、どんどん大きくなるコンテキストウィンドウを持っており、外部ソースからの情報を取り込める能力があります。
💡 RAGは、インデックス化、検索、生成の3つのステージを通じて、LLMに外部データを接続する一般的なパラダイムです。
📚 インデックス化の第1ステージでは、外部文書を入力クエリに基づいて簡単に検索できるようにします。
🔑 第2ステージの検索では、入力された質問に関連する文書を検索し、それらをLLMにフィードします。
📝 最後の生成ステージでは、検索された文書に基づいて答えが生成されます。
🌐 RAGは、新しいタイプのオペレーティングシステムのカーネルであり、外部データへの接続はその開発の中心的な能力です。
🛠️ ランチェーンは、RAGパイプラインの構築時にトレースと可視性のためにlsmithを使用することをお勧めしています。
📈 RAGのコードクイックスタートでは、文書を読み込み、分割、埋め込み、そしてベクトルストアにインデックス化します。
🔬 検索では、入力質問に基づいて関連文書を取得し、それらと質問をLLMに渡してフォーマットされた出力を生成します。
📊 lsmithを使用して、RAGの実行過程を可視化し、各ステップを確認できます。

Q & A

ランスが所属する組織の名前は何ですか？
-ランスは「Lang chain」という組織に所属しています。
「rag from scratch」というシリーズの目的は何ですか？
-「rag from scratch」は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本原則から高度なトピックまでを解説するシリーズです。
LLM（Large Language Models）が抱える主な課題は何ですか？
-LLMは、プライベートデータや最新のデータなど、あなたが関心を持つかもしれないデータを見ることができないという課題を抱えています。
LLMのコンテキストウィンドウが拡大する意味は何ですか？
-LLMのコンテキストウィンドウが拡大することで、外部の情報源から数十ページから数百ページまでの情報を取り込めるようになります。
RAGの3つの主要なステージは何ですか？
-RAGの3つの主要なステージは、インデックス作成、検索、そして生成です。
インデックス作成とは何を意味しますか？
-インデックス作成とは、外部ドキュメントを入力クエリに基づいて簡単に検索できるように整理するプロセスです。
ランスが使用しているベクトルストアの名前は何ですか？
-ランスが使用しているベクトルストアは「Chroma」です。
ドキュメントを分割することがなぜ重要ですか？
-ドキュメントを分割することは、各分割を埋め込み、ベクトルストアにインデックス登録するプロセスに重要です。
RAGのプロンプトとは何ですか？
-RAGのプロンプトとは、入力質問に応じて関連ドキュメントを取得し、それらをLLMにフィードして答えを生成するための指示です。
ランスが使用しているLLMの名前は何ですか？
-スクリプトにはLLMの名前が明示されていませんが、一般的に使用されるLLMの一例として、「Language Model」という名前にしておくことができます。
lsmithとは何ですか？
-lsmithは、RAGパイプラインのトレースや観測性向上に役立つツールです。
ランスが紹介するRAGクイックスタートのコードの目的は何ですか？
-RAGクイックスタートのコードは、RAGの基本的な動作を示すためで、ドキュメントの読み込み、分割、埋め込み、インデックス登録、検索、そして生成を実行するプロセスを示します。