Building Corrective RAG from scratch with open-source, local LLMs

LangChain

16 Feb 202426:00

Summary

TLDRこのビデオでは、Lang chainチームのLanceが、オープンソースとローカルモデルを使用して自己反映型のRAGアプリケーションを一から構築するプロセスについて語ります。このアプローチは、質問に基づいて情報を取得し、文書の関連性や生成物の品質に基づいて推論とフィードバックを行う自己反映の概念を採用しています。Lanceは、特に注目されている「Corrective RAG」の論文を例に、Langraを使用した実装の利点を示し、ローカルで動作する小規模なLLMとの互換性を強調します。AMAを介してローカルでLLMを実行する方法や、エンベディングと検索に関するツールの使用についても詳しく説明し、複雑な論理的推論をローカルモデルで効率的に実行する方法を探ります。

Takeaways

😃 Runs local LLM on laptop using Anthropic's Alama
🧠 Builds self-reflective reasoning capability into RAG
👍 Grades and filters docs based on relevance to query
🔎 Performs web search to supplement retrieval if needed
⚙️ Implements logical flow control using LangChain Graph
💡 Constraints LLM outputs using JSON mode for robustness
🤖 Avoids need for complex agents by chaining simple models
🌐 Uses open source tools like nomic embeddings and retriever
📝 Shows full end-to-end example building C-RAG locally
🎯 Encourages exploring alternatives to agents where suitable

Q & A

自己反映RAGアプリケーションの構築において、Langraはどのように役立つとされていますか？
-Langraは、ローカルで動作する小規模なLLM（Large Language Models）と非常によく連携し、自己反映RAGの実装に有用なアプローチを提供します。
Corrective RAG（C-RAG）とは何ですか？
-C-RAGは、ドキュメントの関連性を評価し、不適切または不明瞭なドキュメントに対してWeb検索を補完することで、知識の精錬と再試行を行う自己反映RAGのアプローチです。
ローカルでLLMを動作させるために推奨されるツールは何ですか？
-AMAは、Macラップトップなどのローカルデバイスで簡単にモデルを実行できる便利な方法として推奨されています。
GPT-4の埋め込みをローカルで利用する際に推奨されるリソースは何ですか？
-Nomicが提供するCPU最適化されたGPT-4の埋め込みは、ローカルでの使用に適しており、APIなしで高速に動作します。
グラフの状態を管理するためにどのようなデータ構造が使用されますか？
-グラフの状態は辞書（ディクショナリ）を使用して管理され、RAGプロセスに関連するキー（質問、文書、生成など）を含みます。
JSONモードを使用する目的は何ですか？
-JSONモードは、LLMの出力を構造化された形式で強制し、後続の処理で確実に解釈できるようにするために使用されます。これは、論理的なグラフの特定のエッジで出力を制約する際に特に有用です。
文書の評価において、どのような基準が用いられますか？
-文書は、質問に対する関連性に基づいて評価され、その結果は「はい」または「いいえ」のバイナリスコアで表されます。
ローカルモデルを使用する際の主な利点は何ですか？
-ローカルモデルを使用することで、API制限や外部依存性なしに高速で柔軟な開発が可能になり、特定のタスクに対してモデルを細かく制御できます。
RAGプロセスにおけるクエリの書き換えの目的は何ですか？
-クエリの書き換えは、関連性が低いまたは不適切な文書が検出された場合に、より適切なWeb検索を実行して結果を改善するために行われます。
論理フローをグラフとして実装する際の考慮すべき主な点は何ですか？
-論理フローをグラフとして実装する際には、状態の変更を各ノードで明確に定義し、条件分岐を適切に管理することが重要です。これにより、LLMが各ステップで具体的なタスクのみを実行するように制約されます。