センテンスウィンドウベースのレトリーバー ラグ 方法論
紹介
センテンスウィンドウベースのRAG（Retrieval-Augmented Generation）メソッドは、AIが生成する応答の文脈認識と一貫性を強化するために設計されたRAGフレームワークの高レベル実装である。このアプローチは、大規模言語モデルの長所を効率的な情報検索技術と組み合わせることで、高品質で文脈に富んだ応答を生成するための強力なソリューションを提供する。
https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/03_Hybrid_RAG
機関車
従来のRAGシステムは、より広範な文脈の一貫性を維持するのに苦労したり、複数のテキストブロックにまたがる情報を処理するのが困難だったりすることが多い。センテンスウィンドウベースのリトリーバーアプローチは、インデックス作成時にテキストブロック間の文脈的関係を保持し、検索と生成時にこの情報を利用することで、この制限に対処する。
方法論の詳細
ドキュメントの前処理とベクトルストア・インデックスの作成
- ドキュメントの分割入力文書を文に分割する。
- テキストブロックの作成文章を扱いやすいかたまりにまとめる。
- 埋め込み各テキストブロックは埋め込みモデルを通して処理され、ベクトル表現が生成される。
- ベクター・データベース・インデックステキストブロックのID、テキスト内容、埋め込みベクトルをベクトルデータベースに格納し、効率的な類似性検索を行う。
- 文書構造索引各ブロックとその前後のkブロックとの間の参照を含む、テキストブロック間の関係を個別に格納する。
検索機能強化生成ワークフロー
- クエリ処理テキストブロックと同じ埋め込みモデルを使用したユーザークエリの埋め込み。
- 類似検索クエリ埋め込みを使って、ベクトルデータベースから最も関連性の高いテキストの塊を見つける。
- コンテキスト拡張検索された各テキストブロックについて、その前後のk個の隣接テキストブロックを文書構造データベースから取得する。
- 文脈化検索されたテキストブロックとその拡張コンテキストを元のクエリと結合する。
- 生成拡張コンテキストとクエリを大規模言語モデルに渡し、応答を生成する。
フローチャート
次のフローチャートは、センテンス・ウィンドウに基づくレトリーバーRAG法を示している：
RAGの主な特徴
- 効率的な検索ベクトル類似探索を用いた高速・高精度な情報検索。
- コンテクストセンシティブ文書構造とテキストブロックの関係をインデックス作成時に保持する。
- フレキシブル・コンテキスト・ウィンドウ検索中のコンテキストウィンドウの動的なサイズ変更に対応。
- スケーラビリティ大規模な文書コレクションや多様なクエリータイプを扱うことができます。
この方法の利点
- 一貫性の向上隣接するテキストブロックを含めることで、より首尾一貫した、文脈に沿った正確な回答ができる。
- 幻覚の減少検索された文脈情報によって、誤ったコンテンツや無関係なコンテンツが生成される可能性を減らす。
- 効率的なストレージベクターデータベースに必要な情報のみを保存することで、ストレージスペースを最適化します。
- 調整可能なコンテキスト・ウィンドウ異なるクエリやアプリケーションの要件に応じて、コンテキストウィンドウのサイズを動的に変更します。
- 文書構造の保持文書の元の構造と情報の流れを維持し、より意味的に理解しやすい生成にする。
評決を下す
センテンスウィンドウベースのレトリーバーRAGアプローチは、AIが生成する回答の品質と文脈的関連性を向上させるための強力なソリューションを提供する。文書構造を保持し、柔軟な文脈拡張をサポートすることで、このアプローチは従来のRAGシステムの主要な制限に対処し、高度なQ&Aシステム、文書分析、コンテンツ生成アプリケーションを構築するための信頼性の高いフレームワークを提供する。
