編集部
近年、AIの進化とともに大規模言語モデル（LLM）の利用が増加しています。しかし、企業のプライベートデータ上でこれらのモデルをどのように活用すればよいのか、その方法はまだ広く知られていません。この記事では、企業が自社のデータを最大限に活用しながら、LLMの力を引き出すための戦略と手法について詳しく解説します。
AIの現状とLLMの役割
近年、AI技術の進化は目覚ましいものがあります。わずか数ヶ月の間に、次のAIの冬を心配することから、AIが私たちの生活のあらゆる側面を支配することを恐れるようになりました。毎日、新しいAIアプリケーションが登場し、可能性の境界をさらに押し広げています。ChatGPTにまだ取り組んでいる最中に、AutoGPTやLangChainが新しい自動化のレベルを導入しました。
しかし、AIが受け取る注目にもかかわらず、いくつかの高プロファイルな失敗は、世界に再び「ゴミ入れ、ゴミ出し」という概念を思い出させました。基本的なデータ管理の原則を無視すると、出力は信頼できません。私たちが基礎となるトレーニングデータの真実性を保証できるようになれば、AIの採用は大幅に向上するでしょう。
データ戦略の再構築
組織は基本的な決定を下す必要があります。独自のLLMを作成するか、プライベートデータで一般的なLLMを調整するか、または一般的なLLMのAPIを利用するか。各アプローチには独自のスキルとコミットメントが必要です。
カスタムLLMのトレーニングは、特定のタスクのための目的を持ったモデルを有効にします。例えば、PIIを識別するためのSlackメッセージを分類するなどです。このアプローチは、組織内に深いAIスキルが必要であり、大規模で洗練されたITチームを持つ組織に最適です。GPT-4のようなLLMをトレーニングするには、大規模なインフラが必要です。
一方、一般的なLLMの調整オプションは、モデルの重みを使用して特定のトレーニングセットで既存のモデルを微調整するものです。これには、AIの深い知識と、データのサイズに応じて非常に高い可能性があるインフラリソースへの投資が必要です。
LLMのデータ戦略
データ戦略の第二部は、AIワークロードを有効にするためにどの技術を使用するかを特定することです。これはまったく新しい技術スタックを必要とするのか、それとも既存の技術を再利用できるのか。
プロンプトを活用するためには、以下の2つのオプションがあります：
- モデル入力のAPIを使用するLLMの短期メモリ
- モデル入力を永続化するLLMの長期メモリ
短期メモリは一時的なものであり、長期メモリは永続性を導入します。埋め込みとベクトル化クラスを備えたライブラリは、FAISSなど、オープンソースであり、いくつかの製品で広く使用されています。
ベクトルデータベースの役割と選択
ネイティブベクトルデータベースは、ベクトルを処理するために特別に構築された専門のデータベースです。多くの非関係DBMSや関係データベースもベクトルを処理するサポートを追加しています。Elasticのような検索データストアは、すでに「反転検索」を提供していたが、ベクトル検索を提供するオプションとして探索されています。
SingleStoreDBのようなデータベースは、ネイティブセマンティック検索機能をサポートするネイティブベクトル埋め込みをすでにサポートしています。最後に、ベクトルをファイルに保存する理由はありません。特に、Apache Parquetのようなカラムデータのサポートを持つものです。
AI検索の仕組み
AI技術の進化に伴い、検索の方法も大きく変わってきました。従来のキーワードベースの検索から、意味を理解するセマンティック検索へと移行しています。この変化の背後には、ベクトル検索の技術があります。ベクトル検索は、文書やクエリをベクトルとして表現し、その類似性を計算することで、より関連性の高い結果を返すことができます。
ベクトル検索の基本的な仕組みは、文書やクエリをベクトル空間にマッピングし、その距離や角度を計算することで、類似性を判断します。この技術は、自然言語処理の分野での長年の研究に基づいており、深層学習のモデルを使用して文書やクエリのベクトルを生成します。
LLMをプライベートデータで使用するための実践的なステップ
大規模言語モデルをプライベートデータで使用するためのステップは、簡単ではありませんが、非常に価値があります。まず、データのベクトル検索の準備が必要です。これには、データのクリーニング、前処理、そしてベクトル化が含まれます。次に、ベクトル検索の実行を行います。これは、ベクトルデータベースを使用して、特定のクエリに対する最も関連性の高い結果を返すプロセスです。
最後に、LLMの活用ステップがあります。これは、モデルを使用して、ベクトル検索の結果をさらに精緻化し、より関連性の高い結果を返すプロセスです。このステップでは、モデルの微調整や、新しいデータの追加など、さまざまな技術が使用されます。
今後のデータベース技術の選択基準
データベース技術の選択は、企業のデータ戦略の中心的な部分です。特に、ベクトルデータベースやセマンティック検索技術の進化に伴い、企業はこれらの新しい技術をどのように活用するかを検討する必要があります。
ネイティブベクトルデータベースや、ベクトル検索をサポートする関係データベースなど、さまざまなオプションがあります。これらの技術の選択は、企業のデータの量や、データの種類、そしてデータを活用する目的に応じて行う必要があります。また、これらの技術の選択は、企業のITインフラストラクチャや、AIスキルのレベルにも影響されます。
まとめと今後の展望
AIと大規模言語モデルの進化は、ビジネスの世界に革命をもたらしています。これらの技術の進化に伴い、企業はデータ戦略を再評価し、新しい方法でデータを活用する必要があります。特に、プライベートデータの活用は、競争上の優位性を確保するための鍵となります。
しかし、これらの技術を効果的に活用するためには、適切なデータベース技術の選択や、データのベクトル化、モデルの微調整など、多くのステップが必要です。これらのステップを正しく実行することで、企業はデータの真の価値を引き出し、ビジネスの成果を向上させることができます。