【6分で分かる】大規模言語モデルを使ったRAGについて解説！

Summary

このビデオでは、AIデータサイエンスに関する発信を行っているマタンが、生成系AI時代における「ラグ」と呼ばれる技術について解説しています。ラグはリトリーバルアメンティジェネレーションの略で、特定のデータベースから情報を検索し、それを大規模言語モデルに入力することで、一般的な言語モデルでは得られない詳細な情報を提供します。この技術は、企業の内部データベースを活用して、より正確な情報提供を実現するのに役立つとされています。また、ファインチューニングとの違いも触れられ、実装方法や詳細は関連リンクで提供されています。

Takeaways

• 🧠 ラグ（Retrieval-Augmented Generation）は、特定のデータベースに情報を検索し、その結果を大規模言語モデル（LLM）に入力することで、質問に答えることを可能にする技術です。
• 🔍 ラグの基本は、ユーザーの質問に対してデータベースを検索し、検索結果をLLMに提供することです。
• 📚 LLMは一般的な内容を学習しており、クローズドな情報には答えられません。
• 🚀 ラグは、一般的なLLMが特定のデータベース内の情報を扱うことができない場合に役立ちます。
• 🔑 検索ロジックの正確性と情報の整理がラグの肝となります。
• 📈 ベクトル化は検索ロジックの重要なステップで、質問とデータベースの情報を比較して関連性の高いものを選び出します。
• 🛠️ ラグはシンプルですが、チャットボットから良い回答を得るためには、データの格納方法やプロンプトの設計など、多くの要素を考慮する必要があります。
• 📊 ファインチューニングは、既存のモデルに対して新しいデータセットを用いて再学習させることで、特定のタスクに適応させる方法です。
• 🚫 ファインチューニングにはリソースがかかる一方で、ラグはモデルを再学習する必要がなく、コンテキストとしてデータを入力するだけです。
• 🏆 Microsoftの論文では、ラグの方が精度が高いと結論付けられていますが、状況に応じてファインチューニングも有用であると言えます。
• 📘 スクリプトではPythonでのラグの実装方法や、より深く学ぶためのコースへのリンクが提供されています。

Q & A

ラグとは何の略称で、どのような意味がありますか？

ラグとは、リトリーバル・アメンティ・ジェネレーションの略で、直訳すると検索拡張生成を意味します。

ラグの基本的な構造はどのようになっていますか？

特定のデータベースに情報を検索し、その検索結果を大規模言語モデル（LLM）にインプットした上で質問を投げかけるアプローチです。

一般的な大規模言語モデルが答えられない質問はどのようなものですか？

例えば、車内だけにしかない情報に関する質問です。一般的な大規模言語モデルは広く公開されている情報を学習しているため、クローズな情報には答えられません。

ラグが特に役立つケースはどのような場合ですか？

車内の大量のデータに対して質問をして正確な回答を得たい場合などです。

ラグのプロンプト設計はどのように行われますか？

ユーザーの質問と検索結果を一緒に大規模言語モデルにインプットします。例えば、2023年第1事業部の売上の質問に対して、その売上に関するデータをコンテキストとして追加します。

ラグにおける情報の整理と検索ロジックの重要性について説明してください。

ラグにおいては情報の整理と検索ロジックの正確さが重要です。データをベクトル化し、質問もベクトル化して類似度を算出し、質問に近しい情報を引っ張ってきます。

ラグとファインチューニングの違いは何ですか？

ファインチューニングは事前に学習されたモデルに対して新しいデータセットを用いて再学習するアプローチで、リソースがかかります。一方、ラグは外部リソースを検索してコンテキストとしてインプットするため、モデルの再学習は必要ありません。

ラグのメリットは何ですか？

モデルを再学習せずに、外部リソースを検索して必要な情報をインプットすることで、手軽に精度の高い回答を得ることができます。

ラグの検索ロジックはどのように設計されていますか？

データベースに格納された情報をベクトル化し、質問もベクトル化して類似度を算出し、近しい情報を検索します。

ラグの実装に関する追加リソースや学習方法について教えてください。

Pythonでの実装は動画の概要欄の記事で解説されており、詳細な学習についてはラグに関するユミのコースが参考になります。スタビジというメディアやサービスで学べます。