AIエンジニアリング・アカデミー：2.13 RAG-フュージョン：検索機能強化 生成機能強化

挙げる

RAG-Fusionは、RAG(Retrieval Augmented Generation)をベースに構築された高度な情報検索とテキスト生成の方法論である。このプロジェクトはRAG-Fusionを実装し、ユーザーのクエリに対してより正確で文脈に関連した包括的な応答を提供する。

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/08_RAG_Fusion

機関車

伝統的 ラグ RAG-Fusionは、次のような方法でこれらの問題に対処しています：

1. 複数のクエリを生成して、ユーザーの意図のさまざまな側面を捉える。
2. 高度な並べ替え技術を使用して検索精度を向上させます。
3. より適切な応答を生成するために、言語モデルにより詳細なコンテキストを提供する。

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

1. テキストの分割文書を管理しやすいかたまりに分割する。
2. 埋め込みベクトル生成事前に訓練された埋め込みモデルを使って、各チャンクをベクトル表現に変換する。
3. インデクシング埋め込みベクトルをベクトルデータベースに格納し、効率的に検索できるようにする。

検索機能強化生成ワークフロー

1. クエリー・エクステンション言語モデルを使用して、元のユーザークエリを複数の関連するクエリに展開します。
2. マルチクエリの埋め込みすべてのクエリ（元のクエリと生成されたクエリ）を埋め込みベクトルに変換します。
3. ベクターサーチベクターデータベースから関連文書ブロックを検索するために、各クエリー埋め込みを使用する。
4. レシプロ・ランキング・フュージョン(RRF)複数のクエリの結果を組み合わせ、RRFアルゴリズムを使って並び替える。
5. 文脈化元のクエリ、生成されたクエリ、そして並べ替えの結果が、コンテキストを形成する。
6. レスポンス・ジェネレーション豊富な文脈と大規模な言語モデルに基づいて、最終的な回答を生成します。

RAG-Fusionの主な特徴

• ユーザーの意図を完全に把握するためのマルチクエリ生成。
• 相互ランキング融合（RRF）は、結果の関連性を向上させます。
• 複数の情報検索技術の統合。
• 様々な組み込みモデルや言語モデルをサポートする柔軟なアーキテクチャ。

この方法の利点

1. クエリ理解の強化複数のクエリを生成することで、RAG-Fusionはユーザーの意図を幅広く捉えます。
2. 検索精度の向上複数のクエリ結果の相関性を高めるためにRRFを使用します。
3. 幻覚の減少より包括的で正確な文脈を提供することで、モデルが誤った回答をする可能性を減らす。
4. 多分野への適用性このシステムは様々な分野やタイプの問い合わせに適用できる。
5. スケーラビリティこのアーキテクチャは、大規模な文書コレクションの効率的な処理をサポートするように設計されています。

評決を下す

RAG-Fusionは、情報検索とテキスト生成の分野における重要な技術的進歩である。従来のRAGシステムの限界に対処することで、質問応答システムから文書要約タスクまで、幅広いシナリオに対して、より堅牢で正確かつ柔軟な情報検索ソリューションを提供する。

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