編集部
近年、大規模言語モデル(LLM)の進化とともに、情報検索と要約の技術が飛躍的に向上しています。その中心に位置するのが、Retrieval Augmented Generation(RAG)です。RAGは知識の限界を打破し、外部データの統合を効率的に行うことで、文脈の理解を強化します。
この記事では、RAGがLLMの課題をどのように克服するのか、そしてその効率的なワークフローをどのように構築するのかを詳しく解説します。
導入: RAGとは何か
Retrieval Augmented Generation（RAG）は、大規模言語モデルの新しい進化として注目を集めています。RAGは、知識の限界を超えて外部データを組み込むことで、文脈の理解を強化する技術です。これにより、従来のモデルが持つ情報の古さや不正確さといった問題を克服することができます。
RAGの主な特徴は、外部データの統合を連続的な微調整なしで効率的に行うことができる点にあります。これにより、モデルは最新の情報を取得し、より正確な回答を生成することが可能となります。特に、ビジネスの現場で迅速かつ正確な情報が求められる場面では、RAGのような技術が非常に有効です。
LLMの知識の限界とは
大規模言語モデル（LLM）は、その巨大なデータベースにより多くの情報を持っていますが、それでもいくつかの課題が存在します。その中でも、特に2つの共通の問題点が挙げられます：ホールシネーションと知識カットオフです。
ホールシネーションは、モデルが誤った情報を自信を持って生成する現象を指します。例えば、存在しない犬の品種として「グーグリーリトリーバー」という回答を生成する場合、これはホールシネーションの一例です。このような誤情報は、ユーザーに誤った知識を伝えるリスクがあります。
一方、知識カットオフは、LLMが返す情報がモデルのトレーニングデータに基づいているため、最新の情報を持っていない場合があるという問題です。例えば、最新のNBAのチャンピオンについて尋ねると、モデルはトレーニングデータのカットオフ時点の情報しか提供できません。
これらの問題を解決するための一つの方法が、RAGを使用して外部データソースへのアクセスを提供することです。これにより、ホールシネーションを事実の文脈で緩和し、最新の情報を取り込むことで知識カットオフを克服することができます。
RAGの提供する解決策
Retrieval Augmented Generation（RAG）は、大規模言語モデルの課題を克服するための革新的な技術です。RAGは、モデルに外部データソースへのアクセスを提供することで、ホールシネーションによる誤情報を事実の文脈で緩和し、知識カットオフを克服します。
具体的には、RAGは外部の知識ベース、ドキュメント、データベース、インターネットなどのデータソースにアクセスする能力を持っています。これにより、モデルはトレーニングデータに含まれていない最新の情報や、特定の文脈に関連する詳細な情報を取得することができます。
また、RAGは文書の効率的なインデックス作成もサポートしています。これにより、大量の文書から関連する情報を迅速に取得することが可能となります。特に、ビジネスの現場で迅速かつ正確な情報が求められる場面では、RAGのような技術が非常に有効です。
RAGの主要なコンポーネント
RAGのフレームワークには、RAG-シーケンスモデルとRAG-トークンモデルの2つの主要なモデルが含まれています。
RAG-シーケンスモデルは、同じ文書を使用して完全なシーケンスを生成するモデルです。このモデルでは、取得された文書を単一の潜在変数として扱い、トップK近似を使用してシーケンス間の確率を取得します。
一方、RAG-トークンモデルは、各ターゲットトークンに対して異なる潜在文書を描画することができるモデルです。これにより、ジェネレータは回答を生成する際に、複数の文書からコンテンツを選択することができます。
これらのモデルは、シーケンス分類タスクにも適用することができます。この場合、ターゲットクラスは単一のシーケンスターゲットとして扱われ、RAG-シーケンスモデルとRAG-トークンモデルは同等となります。
RAGの構成要素
RAGの成功の背後には、その高度に最適化されたコンポーネントがあります。主要な2つのコンポーネントは、リトリーバーとジェネレーターです。
リトリーバーは、クエリと文書インデックスに基づいて関連する文書を取得する役割を果たします。この取得コンポーネントはDense Passage Retrieval（DPR）に基づいており、BERTから派生した密な表現とクエリ表現を使用しています。最も高い事前確率を持つトップKの文書が選択され、Maximum Inner Product Search（MIPS）アルゴリズムを使用しています。
ジェネレーターは、BART-largeに基づいており、シーケンスの生成を担当します。これは、取得されたコンテンツと入力を単純に連結することで動作します。
RAGのトレーニングフェーズとデコーディングフェーズ
RAGのトレーニングとデコーディングは、その性能と効率性を確保するための鍵となるプロセスです。
トレーニングフェーズでは、リトリーバーとジェネレーターは、どの文書を取得するかに関する直接の監督なしに共同でトレーニングされます。トレーニングの目的は、各ターゲットの負の周辺対数尤度を最小化することです。
デコーディングフェーズでは、RAG-シーケンスモデルとRAG-トークンモデルは異なるアプローチが必要です。RAG-トークンは、ビームデコーダを使用した標準の自己回帰シーケンス生成を使用します。一方、RAG-シーケンスは、各文書に対してビーム検索を実行し、ジェネレータの確率を使用して仮説をスコアリングします。長い出力シーケンスの場合、過度な前方通過を避けるために効率的なデコーディングアプローチが採用されます。
RAGの実装とオーケストレーション
RAGワークフローの実装は、多くのステップを含む複雑なプロセスとなることがあります。これには、ユーザープロンプトの受け入れ、データベースへのクエリ、文書のチャンキング、全体のプロセスのオーケストレーションなどが含まれます。
LangChainのようなフレームワークは、このプロセスを簡素化するためのモジュラーコンポーネントを提供します。LangChainには、さまざまな入力形式のドキュメントローダー、ドキュメントを分割するためのドキュメントトランスフォーマー、LLMと拡張技術のためのその他のコンポーネントが含まれています。
LangChainのRAGワークフロー
LangChainは、自然言語処理のための包括的なプラットフォームとして、RAGモデルの効率的でアクセス可能な実装において中心的な役割を果たします。
LangChainは、プライベートなS3バケットや公開されているウェブサイトなど、さまざまなソースから文書を取得できる多様なドキュメントローダーを提供します。これらの文書は、HTML、PDF、コードなどのさまざまなタイプである可能性があります。ドキュメントトランスフォーマーコンポーネントは、これらの文書を取得するための準備を担当します。
LangChainのテキスト埋め込みモデルは、OpenAI、Cohere、Hugging Faceなどのさまざまなテキスト埋め込みプロバイダーおよび方法とインターフェースを持つように設計されています。これらのモデルは、テキストのセマンティックな意味を捉えるベクトル表現を作成します。このベクトル化により、類似したテキストの効率的な取得が可能となります。
まとめ: RAGとLLMの未来
Retrieval Augmented Generation（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）の進化の次のステップとして注目を集めています。RAGは、LLMの持つ知識の限界を克服するための革新的なアプローチを提供します。これにより、モデルは最新の情報を取得し、より正確な回答を生成することが可能となります。
RAGの導入により、ビジネスの現場での情報検索や要約の技術が飛躍的に向上することが期待されています。特に、迅速かつ正確な情報が求められる場面では、RAGのような技術が非常に有効です。また、RAGは外部データソースへのアクセスを提供することで、モデルの知識を常に最新のものに保つことができます。