RAG in 2024: Advancing to Agents

LlamaIndex

6 Jun 202417:29

Summary

TLDRラリー氏は、Llama Indexの開発者リレーションズVPとして、コンテキスト拡張型知識アシスタントについて解説します。RAG（Retrieval Augmented Generation）の限界と、それを超えるためのエージェントの重要性を説明し、Llama Indexでそれを構築する方法を紹介します。RAGの基本的なパイプラインを超えた多ステップの問いかけや複雑なタスクに対応するため、ルーティング、メモリ、プランニング、ツール使用などのエージェント機能を活用する方法を解説しています。

Takeaways

📚 Llama Indexは、データにLLM（大規模言語モデル）を活用してアプリケーションを構築するためのPythonとTypeScriptフレームワークです。
💡 Llama Indexはオープンソースであり、LlamaCloudというサービスを提供して収益を上げています。LlamaCloudは複雑なデータ検索システムの構築とホスティングを提供します。
🆓 LlamaParseは、複雑な文書を解析するためのクラウドサービスで、1日あたり1,000ページまでは無料で利用できます。
🔍 RAG（Retrieval Augmented Generation）はデータのインジェスト、パース、埋め込み、およびベクターストアでの検索を通じて応答を生成しますが、単純な質問や小規模な文書セットに限られます。
🚫 Naive RAGは、要約や比較、暗黙のデータまたは理解を必要とする質問、多パートの質問など、いくつかのタスクではうまく機能しません。
🔑 RAGを超えるためには、データの質の向上とクエリの高度化の2つの方法があります。LlamaParseはデータの質を向上させるためのツールです。
🛠️ エージェントは、多ターンのクエリ、質問の理解、ツールの使用、自己反映、およびメモリを持つことで、RAGの限界を超えます。
🔄 ルーティング、メモリ、クエリプランニング、ツール使用など、エージェントの基本戦略はLlama Indexで簡単に実装できます。
🤖 エージェントは、順次的、DAGベース、またはツリーベースの計画を使用して、複雑な問題を解決するためのロジックを発展させることができます。
🔄 Llama Indexでは、可視性、制御性、カスタマイズ可能性など、エージェントの機能をさらに拡張できます。
🌐 マルチエージェントの相互作用が次のフロンティアで、Llama Indexはこの新しい相互作用方法をサポートする予定です。

Q & A

Llama Indexの役割は何ですか？
-Llama Indexは、PythonとTypeScriptで作られたフレームワークで、データベースやその他の場所にあるデータを接続し、解析、インデックス作成、保存を支援するLLM（Large Language Model）を活用したアプリケーションを構築するためのものです。
LlamaCloudとは何で、どのようなサービスを提供していますか？
-LlamaCloudは、Llama Indexが提供するサービスの一つで、高度なデータ検索と問い合わせシステムを構築、ホスト、スケールアップし、最高クラスの結果を提供することができます。現在はクローズドベータ段階にあります。
LlamaParseは何であり、どのような役割を持っていますか？
-LlamaParseは、複雑な文書の解析を自動化するクラウドサービスで、ナレッジリトリievalに不可欠です。1日あたり1,000ページまでは無料で、それ以上のページでは1ページあたり1セント未満の料金で利用できます。
RAG（Retrieval Augmented Generation）とは何ですか？
-RAGは、データをインジェストし、チャンクに分割して埋め込み、ベクターストアに保存し、クエリを用いて意味的検索を行い、LLMに問い合わせとデータを渡して応答を生成するプロセスです。
Naive RAGの限界とは何ですか？
-Naive RAGは単純な質問や小規模な文書セットには効果的ですが、要約や比較、暗黙のデータや理解を必要とする質問、または多パートの質問など、より複雑なタスクでは限界があります。
Llama IndexでRAGを超えるためにどのような方法がありますか？
-Llama Indexでは、データの質を向上させることや、より洗練された問い合わせを行ってRAGを超えることができます。また、ルーティング、メモリ、問い合わせ計画、ツールの使用、そして多ターンの対話が可能になるようなエージェントを構築することも可能です。
エージェントのルーティング機能とは何ですか？
-ルーティング機能は、クエリと基本ツールのセットを用いて、LLMがどのツールが最も適切な答えを提供するかを選択するエージェントの機能です。
Llama Indexにおけるメモリとはどのように機能していますか？
-Llama Indexのメモリ機能は、クエリの履歴を含めて各クエリに提供することで、それらの履歴がさらなるクエリのコンテキストとして機能します。これはチャットエンジンで実現され、内部で自動的に管理されています。
Llama Indexにおける問い合わせ計画とは何ですか？
-問い合わせ計画は、複雑な質問を単純な質問に分解し、それらを並列で実行可能にし、LLMがそれらの結果を1つの適切な応答に集約する機能です。
ツールの使用とはLlama Indexで何を意味していますか？
-ツールの使用は、LLMがAPIを解釈し、そのパラメータを推測し、APIを呼び出すことで、世界の状態を取得したり、状態を変更したりすることができる機能です。
Llama Indexにおけるエージェントの多ターン対話とは何ですか？
-多ターン対話は、エージェントが質問を理解し、複数のステップで答えを得る計画を立て、ツールを活用し、反映とエラー訂正を行い、各ステップが解決への一連のコンテキストとなる機能です。
Llama Indexで提供される可視性、制御性、カスタマイズ可能性とは何ですか？
-可視性は、アプリのすべての動作を計測して、答えを得るプロセスを理解できるようにする機能です。制御性は、ステップバイステップでエージェントを制御するAPIを提供することで、人をループに入れるためのUIを提供します。カスタマイズ可能性は、Llama Indexのすべての要素をサブクラス化し、ニーズに合わせて動作を変更できる機能です。
Llama Indexが今後どのような進化を見据えていますか？
-Llama Indexは、多エージェント間の相互作用をサポートし、各エージェントを個別のマイクロサービスとして扱い、それらが他のサービスと自由に相互作用できるようにする新しい方法を探求しています。