紹介
センテンスウィンドウに基づくRAG（Retrieval-Augmented Generation）法は、次のようなものである。 ラグ 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フレームワークの高レベル実装。このアプローチは、大規模な言語モデルのパワーと効率的な情報検索技術を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信頼性の高いソリューションを提供する。
https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/04_Sentence_Window_RAG
機関車
従来のRAGシステムは、複数のテキストブロックにまたがる情報を扱う際に、より大きな文脈にまたがる一貫性の維持に苦労したり、性能が不十分であったりすることが多い。センテンスウィンドウベースの検索強化型生成アプローチは、インデックス作成プロセスでテキストブロック間の文脈的関係を保持し、検索と生成プロセスで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。
- 埋め込み表現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の前後のkブロックへの参照など、テキストブロック間の関係を保存するために別のデータベースが使用される。
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表現。
- 類似検索クエリ埋め込みベクトルを使用して、ベクトルデータベース内の最も関連性の高いテキストブロックを検索します。
- コンテキスト拡張検索された各テキストブロックに対して、前後のk個のテキストブロックが文脈展開のために文書構造データベースから得られる。
- 文脈上の組み合わせ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。
- レスポンスの生成最終的な答えを生成するために、拡張されたコンテキストとクエリを大きな言語モデルに渡す。
RAGの中核機能
- 効率的な検索ベクトル類似検索による高速・高精度な情報検索。
- コンテクスト予約インデックス作成段階において、文書構造とテキストブロックの関係を維持する。
- フレキシブル・コンテキスト・ウィンドウ検索段階でのコンテキストウィンドウのサイズ変更を許可する。
- スケーラビリティ多様なクエリタイプだけでなく、大規模なドキュメントコレクションを扱うことができます。
この方法の利点
- 一貫性の強化文脈情報は、周囲のテキストブロックを導入することによって強化され、その結果、より首尾一貫した、文脈に沿った正確な回答が得られる。
- 幻覚の減少拡張コンテキストにアクセスすることで、検索された情報に基づいて回答を生成することが可能になり、誤った内容や無関係な内容を生成する可能性が低くなります。
- 貯蔵効率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ニーズに応じて、コンテキストウィンドウのサイズを動的に変更できます。
- 文書構造の保持元の文書の構造と流れを維持することで、AIはより微妙なニュアンスで文書を理解し、生成することができる。
概要
センテンスウィンドウベースの検索拡張生成(RAG)アプローチは、AIが生成する応答の品質と文脈的関連性を改善す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のいくつかに効果的に対処する。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。
