アドバンスドRAG：アーキテクチャ、テクノロジー、アプリケーション、開発の視点

Retrieval Augmented Generation (RAG)は、外部の知識ソースを統合することで、大規模言語モデル(LLM)の生成能力を強化する高度な技術です。LLMは、数十億のパラメータを持つ大規模なデータセットで学習され、質問への回答、言語翻訳、テキスト補完などの幅広いタスクを実行することができます。RAGは、モデルを再学習する必要なく、生成されたコンテンツの関連性、正確性、有用性を向上させるために、権威のあるドメイン固有の知識ベースを参照することで、さらに一歩進みます。RAGは、モデルを再学習させることなく、生成されたコンテンツの関連性、正確性、有用性を向上させるために、権威のあるドメイン固有の知識ベースを参照することによって、さらに一歩進みます。この費用対効果が高く効率的なアプローチは、AIシステムの最適化を目指す企業にとって理想的です。

大規模言語モデル（LLM）は、インテリジェントなチャットボットやその他の自然言語処理（NLP）アプリケーションを駆動する上で重要な役割を果たしている。LLMは、広範な訓練を通じて、さまざまな文脈で正確な回答を提供しようとします。しかし、LLM自体にはいくつかの欠点があり、複数の課題に直面しています：

RAGは、LLMに外部の権威あるデータソースを提供し、モデルの応答の精度とリアルタイム性を向上させることで、これらの問題に対処している。RAGがLLMの開発にとって非常に重要である理由は、以下の点にある：

RAG（Retrieval Augmented Generation）は、LLMが外部の知識ベースと統合することで、より正確でリアルタイムかつ文脈に即した回答を生成することを可能にします。これは、カスタマーサービスからデータ分析まで、AIに依存する組織にとって不可欠なものであり、RAGは効率を改善するだけでなく、AIシステムに対するユーザーの信頼も高めます。

ナイーブRAGは、最も基本的な検索機能強化の生成方法である。その原理は単純で、システムはユーザーのクエリに基づいて知識ベースから関連する情報の塊を抽出し、言語モデリングによって答えを生成するためのコンテキストとしてこれらの情報の塊を使用する。

特徴

Advanced RAGは、Naive RAGをベースに、検索精度と文脈関連性を向上させるためのより高度な技術を採用している。文脈情報をより適切に処理・利用するための高度なメカニズムを組み合わせることで、Naive RAGの制限をいくつか克服している。

特徴

モジュラーRAGは、最も柔軟でカスタマイズ可能なRAGアーキテクチャです。検索と生成のプロセスを個別のモジュールに分割し、特定のアプリケーションのニーズに応じて最適化と置き換えを可能にします。

特徴

これらの種類と特徴を理解することは、最も適切なRAGアーキテクチャを選択し、実装する上で極めて重要である。

基礎となるRAGフレームワークは、NLPの検索と生成を組み合わせた最初の試みである。このアプローチは革新的ではあるが、まだいくつかの限界に直面している：

技術の進化に伴い、基本的なRAGシステムの欠点に対処するため、より洗練されたソリューションが利用できるようになった。高度なRAGシステムは、いくつかの方法でこれらの課題を克服している：

コンポーネントの高度なRAGシステムの改善

ベーシックRAGからアドバンスRAGへの進化は、システムが4つの重要な要素、すなわち保存、検索、強化、生成のそれぞれにおいて大幅な改善を達成することを意味する。

基本的なRAGから高度なRAGへの進化は大きな飛躍である。洗練された検索技術、強化された文脈統合、動的学習メカニズムを用いることで、高度なRAGシステムは、情報検索と生成に対して、より正確で文脈を考慮したアプローチを提供する。この進歩により、AIとの対話の質が向上し、より洗練された効率的なコミュニケーションの基礎が築かれる。

高度なRAG（Retrieval Augmentation Generation）システムには、システムの効率性と有効性を確保するために連携する複数のコアコンポーネントが必要である。これらのコンポーネントは、データ管理、ユーザー入力処理、情報検索と生成、および継続的なシステム性能強化をカバーしています。以下は、これらの主要コンポーネントの詳細な内訳である：

高度なRAGシステムの基盤は、データの準備と管理であり、これにはいくつかの重要な要素が含まれる：

ユーザー入力処理モジュールは、システムがクエリーを効率的に処理できるようにするために重要な役割を果たす：

情報検索システムは、RAGアーキテクチャの中核であり、前処理されたデータのインデックスから最も関連性の高い情報を検索する役割を担っている：

関連情報が検索されると、システムは首尾一貫した、文脈に関連した応答を生成する必要がある：

高度なRAGシステムは、自己学習と改善が可能であるべきであり、継続的な最適化にはフィードバックの仕組みが不可欠である：

先進的なRAGシステムが組織環境で最良の働きをするためには、既存システムとのシームレスな統合が不可欠である：

企業のデータは機密性が高いため、セキュリティとコンプライアンスは特に重要である：

エンタープライズクラスのRAGシステムは、スケーラブルで、高負荷下でも優れたパフォーマンスを維持できる必要がある：

先進的なRAGシステムは、強固な分析・報告機能も備えていなければならない：

企業レベルの先進的なRAGシステムは、最先端のAI技術、堅牢なデータ処理メカニズム、安全で拡張可能なインフラ、シームレスな統合機能の組み合わせを表している。これらの要素を組み合わせることで、組織は効率的に情報を取得・生成できるRAGシステムを構築することができ、同時にエンタープライズ・テクノロジー・システムの中核部分となることができる。これらのシステムは、大きなビジネス価値をもたらすだけでなく、意思決定プロセスを改善し、全体的な業務効率を向上させる。

インデクシングは、大規模言語モデル（LLM）システムの精度と効率を向上させる重要なプロセスです。インデックス作成は、単にデータを保存するだけではありません。重要な文脈を維持しながら、情報がアクセスしやすく、理解しやすいように、データを体系的に整理し、最適化します。効果的なインデックス作成は、データを正確かつ効率的に検索し、LLMが適切で正確な応答を提供できるようにします。インデックス作成プロセスで使用される技術には、以下のようなものがある：

テクニック1：ブロック最適化によるテキストブロックの最適化
ブロック最適化の目的は、テキストブロックのサイズと構造を調整し、文脈を維持しながら大きすぎたり小さすぎたりしないようにすることで、検索を向上させることである。

テクニック2：高度な埋め込みモデルを使ったテキストからベクトルへの変換

テキストのブロックを作成したら、次はそのブロックをベクトル表現に変換する。このプロセスは、テキストを、その意味的な意味を捉える数値ベクトルに変換する。BGE-largeやE5埋め込みファミリーのようなモデルは、テキストのニュアンスを表現するのに効果的である。これらのベクトル表現は、その後の検索や意味的マッチングにおいて極めて重要である。

手法3：微調整の埋め込みによる意味的マッチングの強化
埋め込み微調整の目的は、埋め込みモデルによってインデックス付けされたデータの意味理解を向上させ、検索された情報とユーザークエリとの一致精度を向上させることである。

手法4：複数表現による検索効率の向上
多重表現技術は、文書を要約のような軽量な検索単位に変換し、検索プロセスを高速化し、大規模な文書を扱う際の精度を向上させる。

テクニック5：階層インデックスを使ってデータを整理する
階層的索引は、RAPTORのようなモデルを通じて、データを詳細から一般まで複数のレベルに構造化することによって検索を強化し、広範かつ正確な文脈情報を提供する。

手法6：メタデータ添付によるデータ検索の強化
メタデータ付加技術は、各データブロックに付加情報を追加して分析・分類能力を向上させ、データ検索をより体系的で文脈に沿ったものにする。

クエリー変換は、ユーザー入力を最適化し、情報検索の質を向上させることを目的としている。LLMを利用することで、変換プロセスは複雑で曖昧なクエリをより明確かつ具体的にすることができ、全体的な検索効率と精度を向上させることができる。

手法1：HyDE（仮説的文書埋め込み）を使ってクエリの明瞭性を高める
HyDEは、質問と参照コンテンツ間の意味的類似性を高める仮説データを生成することにより、情報検索の関連性と精度を向上させる。

テクニック2：マルチステップ・クエリーによる複雑なクエリーの簡素化
マルチステップ・クエリーは、複雑な質問をより単純なサブクエスチョンに分解し、それぞれのサブクエスチョンに対する回答を個別に取得し、その結果を集約して、より正確で包括的な回答を提供する。

テクニック3：バックトラックの手がかりでコンテクストを強化する
バックトラック・ヒンティング技法は、複雑な元のクエリから、より広範な一般的クエリを生成し、コンテキストが特定のクエリの基礎となり、元のクエリと広範なクエリの結果を組み合わせることで最終的なレスポンスを向上させる。

手法4：クエリ書き換えによる検索の改善
LangChainとLlamaIndexの両方がこの手法を使っており、特にLlamaIndexは検索を劇的に改善する強力な実装を提供している。

クエリ・ルーティングの役割は、クエリの特性に基づいて最も適切なデータ・ソースにクエリを送信することによって検索プロセスを最適化し、各クエリが最も適切なシステム・コンポーネントによって処理されるようにすることである。

手法1：論理ルーティング
論理ルーティングは、クエリの構造を分析し、最も適切なデータソースまたはインデックスを選択することで、検索を最適化します。このアプローチにより、正確な回答を提供するのに最適なデータソースによってクエリが処理されるようになります。

技術2：セマンティック・ルーティング
セマンティックルーティングは、クエリの意味を分析することにより、クエリを正しいデータソースやインデックスに導く。特に複雑で微妙な問題に対して、クエリの文脈と意味を理解することで検索の精度を向上させる。

検索前の最適化は、データインデックスや知識ベース内の情報の品質と検索性を向上させます。具体的な最適化の方法は、データの性質、ソース、サイズによって異なります。例えば、情報密度を高めることで、より少ないトークンでより正確な回答を生成し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、コストを削減することができます。しかし、あるシステムで有効な最適化手法が、他のシステムで有効とは限りません。大規模言語モデル（LLM）は、このような最適化をテストおよびチューニングするためのツールを提供し、異なるドメインやアプリケーションで検索を改善するためにカスタマイズされたアプローチを可能にします。

手法1：LLMを使って情報密度を高める
RAGシステムを最適化する基本的なステップは、インデックスを作成する前にデータの質を向上させることである。データのクレンジング、タグ付け、要約にLLMを活用することで、情報密度を高め、より正確で効率的なデータ処理結果を導くことができる。

手法2：階層的インデックス検索
階層的インデックス検索は、フィルタの第一層としてドキュメントの要約を作成することで、検索プロセスを簡素化する。この多層的なアプローチにより、最も関連性の高いデータのみが検索段階で考慮されるため、検索効率と精度が向上する。

テクニック3：仮説Q&Aペアで検索の対称性を高める
クエリと文書間の非対称性に対処するため、この技術ではLLMを用いて文書から仮想的なQ&Aペアを生成する。これらのQ&Aペアを検索に埋め込むことで、システムはユーザのクエリによりよくマッチし、意味的類似性を向上させ、検索エラーを減らすことができる。

手法4：LLMによる重複排除
重複情報は、RAGシステムにとって有益にも有害にもなり得る。LLMを使用してデータブロックの重複を除去することで、データの索引付けが最適化され、ノイズが減少し、正確な回答が得られる可能性が高まります。

テクニック5：チャンキング戦略のテストと最適化
効果的なチャンキング戦略は検索に欠かせない。チャンクのサイズや重複率を変えてA/Bテストを行うことで、特定のユースケースに最適なバランスを見つけることができます。これにより、関連する情報を拡散させたり薄めたりすることなく、十分なコンテキストを保持することができます。

テクニック6：スライディングウィンドウインデックスを使う
スライディングウィンドウインデクシングは、インデクシング処理中にデータのブロックが重なり、セグメント間で重要な文脈情報が失われないようにする。このアプローチにより、データの連続性が維持され、検索される情報の関連性と精度が向上する。

テクニック7：データの粒度を上げる
データの粒度を高めるには、主にデータクレンジング技術を適用して、無関係な情報を取り除き、最も正確で最新のコンテンツだけをインデックスに残す。これにより検索の質が向上し、関連する情報のみが考慮されるようになる。

テクニック8：メタデータを追加する
日付、目的、セクションなどのメタデータを追加することで、検索の精度が向上し、システムが最も関連性の高いデータに効果的に焦点を当て、検索全体を改善することができます。

テクニック9：インデックス構造の最適化
インデクシング構造を最適化するには、チャンクのサイズを変更し、センテンスウィンドウ検索などの複数のインデクシング戦略を採用することで、データの保存と検索の方法を強化する。文脈ウィンドウを維持しながら個々のセンテンスを埋め込むことで、このアプローチは推論中によりリッチで文脈に正確な検索を可能にする。

検索段階では、システムはユーザーのクエリに答えるために必要な情報を収集する。高度な検索技術により、検索されたコンテンツが包括的かつ文脈的に完全なものであることが保証され、後続の処理ステップのための強固な基盤が築かれる。

手法1：LLMによる検索クエリの最適化
LLMは、単純な検索であれ、複雑なダイアログ・クエリであれ、検索システムの要求によりマッチするようにユーザーの検索クエリを最適化する。この最適化により、検索プロセスがより的を絞った効率的なものになる。

テクニック2：HyDEでクエリとドキュメントの非対称性を修正する
仮説的な回答文書を生成することで、HyDE技術は検索における意味的類似性を向上させ、短いクエリと長い文書との間の非対称性を解決する。

技術3：クエリ・ルーティングまたはRAG決定モデルの実装
複数のデータ・ソースを使用するシステムでは、クエリ・ルーティングは、検索を適切なデータベースに向けることで検索効率を最適化する。RAG決定モデルは、大規模言語モデルが独立して応答できる場合に、リソースを節約するために検索が必要なタイミングを決定することで、このプロセスをさらに最適化する。

テクニック4：再帰的サーチャーによる深い探索
再帰的検索は、前の結果に基づいてさらにクエリを実行し、関連するデータを深く掘り下げて詳細な情報や包括的な情報を得るのに適している。

手法5：ルート検索によるデータソース選択の最適化
ルーティング・リトリーバーは、LLMを使用して、クエリのコンテキストに基づいて検索プロセスの有効性を向上させるために、最適なデータソースまたはクエリツールを動的に選択する。

手法6：オートサーチャーを使ったクエリの自動生成
オートリトリーバは、LLMを使用してメタデータ・フィルタやクエリ・ステートメントを自動的に生成するため、データベースのクエリ・プロセスを簡素化し、情報検索を最適化する。

手法7：フュージョンサーチャーを使った結果の組み合わせ
フュージョン・レトリーバーは、複数のクエリーとインデックスからの結果を組み合わせ、情報の重複のない包括的なビューを提供し、包括的な検索を保証します。

テクニック8：自動マージサーチャーによるデータコンテキストの集約
Auto Merge Retrieverは、複数のデータセグメントを1つの統一されたコンテキストに結合し、より小さなコンテキストを統合することで情報の関連性と完全性を向上させます。

手法9：埋め込みモデルの微調整
埋め込みモデルをよりドメインに特化したものに微調整することで、特殊な用語を扱う能力が向上する。このアプローチは、ドメイン固有のコンテンツをより密接に整合させることで、検索された情報の関連性と正確性を高める。

テクニック10：ダイナミック・エンベッディングの実装
動的埋め込みは、単語ベクトルを文脈に適応させることで、静的な表現を超え、言語のよりニュアンスに富んだ理解を提供します。OpenAIのembeddings-ada-02モデルのようなこのアプローチは、文脈の意味をより正確に捉え、より正確な検索結果を提供します。

手法11：ハイブリッド検索を活用する
ハイブリッド検索は、ベクトル検索と従来のキーワードマッチングを組み合わせ、意味的類似性と正確な用語認識の両方を可能にする。このアプローチは、正確な用語認識が必要とされるシナリオで特に有効であり、包括的で正確な検索を保証する。

関連するコンテンツを取得したら、検索後の段階では、このコンテンツをいかに効果的にまとめるかに焦点を当てる。このステップでは、ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）に正確で簡潔な文脈情報を提供し、システムが首尾一貫した正確な応答を生成するために必要なすべての詳細を確実にする。この統合の質は、最終的な出力の妥当性と明瞭性を直接決定する。

手法1：並び替えによる検索結果の最適化
検索後、並べ替えモデルは検索結果を並べ替え、最も関連性の高い文書をクエリに近い場所に配置することで、LLMに提供される情報の質を向上させ、結果として最終的な応答を生成する。並べ替えは、LLMに提供する必要がある文書の数を減らすだけでなく、言語処理の精度を向上させるフィルターとしても機能する。

テクニック2：文脈的ヒントによる圧縮で検索結果を最適化する
LLMは、最終的なプロンプトを生成する前に、検索された情報をフィルタリングし、圧縮することができる。圧縮は、冗長な背景情報を減らし、余計なノイズを取り除くことで、LLMがより重要な情報に集中できるようにする。この最適化により、応答の質が向上し、重要な詳細に集中する。LLMLinguaのようなフレームワークは、余計なトークンを削除することで、このプロセスをさらに改善し、プロンプトをより簡潔で効果的なものにします。

手法3：RAGの修正による取得文書のスコアリングとフィルタリング
コンテンツがLLMに入力される前に、文書を選択し、無関係な文書や精度の低い文書を除去するためのフィルタリングを行う必要がある。この手法により、高品質で関連性の高い情報のみが使用されるため、回答の正確性と信頼性が向上する。Corrective RAGは、T5-Largeのようなモデルを利用して、検索されたドキュメントの関連性を評価し、あらかじめ設定されたしきい値を下回るものをフィルタリングすることで、最終的なレスポンスの生成に重要な情報のみが使用されるようにします。

生成段階では、検索された情報を評価し、最も重要な内容を特定するために並び替える。この段階での高度な技術には、回答の関連性と信頼性を高める重要な詳細を選択することが含まれる。このプロセスは、生成されたコンテンツがクエリに答えるだけでなく、検索されたデータによって意味のある形で十分にサポートされることを保証します。

テクニック1：思考連鎖のヒントでノイズを減らす
思考の連鎖プロンプトは、LLMがノイズや無関係な背景情報に対処するのを助け、データに干渉があっても正確な応答を生成する可能性を高める。

テクニック2：自己RAGによるシステムの自己省察
Self-RAGでは、生成中にリフレクティブ・トークンを使用するようにモデルを訓練することで、自身の出力をリアルタイムで評価・改善し、事実性と品質に基づいて最適な応答を選択できるようにする。

テクニック3：微調整で余計な背景を無視する
RAGシステムは、LLMが余計な背景を無視する能力を強化し、関連する情報のみが最終的な回答に影響を与えるように、特別に微調整された。

手法4：自然言語推論による、無関係な背景に対するLLMの頑健性の向上
自然言語推論（NLI）モデルを統合することで、検索されたコンテキストと生成された回答を比較することで、無関係なコンテキスト情報をフィルタリングし、関連する情報のみが最終的な出力に影響を与えるようにすることができます。

テクニック5：FLAREによるデータ検索の制御
FLARE（Flexible Language Modelling Adaptation for Retrieval Enhancement）は、LLMが必要なときだけデータを検索するようにする、キューエンジニアリングに基づくアプローチである。クエリを継続的に適応させ、関連文書を検索するきっかけとなる確率の低いキーワードをチェックし、応答の精度を高める。

テクニック6：ITER-RETGENによるレスポンスの質の向上
ITER-RETGEN (Iterative Retrieval-Generation) は、生成プロセスを繰り返し実行することにより、応答の品質を向上させる。各反復は前の結果をコンテキストとして使用し、より関連性の高い情報を検索することで、最終的なレスポンスの品質と関連性を継続的に向上させる。

テクニック7：ToC（明確化の木）を使った課題の明確化
ToCは、最初の質問のあいまいさを明確にするために、特定の質問を再帰的に生成する。このアプローチは、元の質問を継続的に評価し、改良することで、質問と回答のプロセスを洗練させ、より詳細で正確な最終回答をもたらします。

高度なRAG（Retrieval Augmented Generation）技術では、検索・合成された情報がユーザーのクエリに対して正確かつ適切であることを保証するために、評価プロセスが重要である。評価プロセスは、品質スコアと要求される能力という2つの重要な要素で構成される。

品質スコアリングは、コンテンツの正確性と関連性を測定することに重点を置いている：

要求される能力とは、質の高い結果を出すためにシステムが備えていなければならない能力である：

これらの評価要素を組み合わせることで、アドバンスドRAGシステムは、正確かつ適切で、堅牢で信頼性が高く、ユーザーの特定のニーズに合わせてカスタマイズされた回答を提供することができます。

高度なRAG（Retrieval Augmented Generation）システムにチャットエンジンを統合することで、従来のチャットボット技術と同様に、フォローアップの質問を処理し、対話のコンテキストを維持するシステムの能力が強化される。異なる実装は、異なるレベルの複雑さを提供します：

これらの実装は、RAGシステムにおける対話の一貫性と関連性を向上させるのに役立ち、ニーズに応じて異なるレベルの複雑さを提供する。

生成された回答に複数の情報源が寄与している場合は特に、参考文献の正確性を確保することが重要です。これにはいくつかの方法があります：

これらの戦略を適用することで、参考文献の引用の正確性と信頼性を大幅に向上させることができ、作成された回答が信頼できるものであり、十分な裏付けがあることを保証することができる。

エージェントは、Large Language Model (LLM)に追加のツールと機能を提供し、その範囲を拡張することで、Retrieval Augmented Generation (RAG)システムのパフォーマンスを向上させる重要な役割を果たす。もともとLLM APIを通して導入されたこれらのエージェントは、LLMがその機能を強化するために外部のコード関数、API、さらには他のLLMを利用することを可能にします。

エージェントの重要な用途のひとつに、複数文書の検索がある。例えば、最近のOpenAIアシスタントは、このコンセプトの進歩を示している。これらのアシスタントは、チャットログ、ナレッジストア、ドキュメントのアップロードインターフェース、自然言語を実行可能なコマンドに変換する関数呼び出しAPIなどの機能を統合することで、従来のLLMを補強している。

エージェントの使用は複数のドキュメントの管理にも及び、各ドキュメントはサマリーやクイズなどの専用エージェントによって処理される。中央の高レベルエージェントは、これらのドキュメント固有のエージェントを監督し、クエリをルーティングし、応答を統合します。このセットアップにより、複数のドキュメントにわたる複雑な比較や分析がサポートされ、高度なRAG技術が実証されます。

RAGプロセスの最終段階は、検索されたコンテキストと最初のユーザークエリを合成して応答とすることである。コンテキストとクエリを直接組み合わせ、LLMを通して処理することに加え、より洗練されたアプローチには次のようなものがある：

これらの技術は、RAGシステムの応答の質と精度を高め、応答合成における高度な手法の可能性を示している。

これらの高度なRAGテクノロジーを採用することで、システムのパフォーマンスと信頼性を大幅に向上させることができる。データの前処理からレスポンスの生成まで、あらゆる段階でプロセスを最適化することで、企業はより正確で効率的、かつ強力なAIアプリケーションを作成することができる。

これらのアプリケーションは、先進的なRAGシステムの幅広い可能性を示し、効率性、正確性、洞察力を向上させる能力を実証しています。カスタマーサポートの改善、市場調査の強化、データ分析の合理化など、先進的なRAGシステムは、戦略的な意思決定と卓越したオペレーションを推進する貴重なソリューションを提供します。

どのような対話ツールでも、その中心は対話フロー、つまりシステムがユーザーの入力を処理し、応答を生成する方法のステップです。高度なRAGベースのツールの場合、RAGシステムの検索機能と言語モデルの生成を最大限に活用するために、対話フローの設計を慎重に計画する必要があります。このフローは通常、いくつかの重要な段階から構成される：

高度なRAG対話ツールを構築する際に重要な点は、対話の流れを制御する意思決定メカニズムを実装することである。これらのメカニズムは、いつ情報を取得し、いつ生成機能に頼り、いつ関連データがないことをユーザーに通知するかをシステムがインテリジェントに決定するのに役立つ。これらの決定を通じて、ツールはより柔軟になり、様々な対話シナリオに適応することができる。

プロンプトは言語モデルの会話行動を導く上で重要な役割を果たす。効果的なプロンプトをデザインするには、文脈情報、対話のゴール、望ましいスタイルとトーンを明確に理解する必要があります。例

高度なRAG技術を用いた対話ツールの構築には、検索と生成の長所を組み合わせた統合戦略が必要である。対話の流れを注意深く設計し、インテリジェントな意思決定メカニズムを実装し、効果的なプロンプトを開発することで、開発者は、正確で文脈に富んだ回答と、ユーザーとの自然で有意義な対話の両方を提供するAIツールを作成することができます。

検索段階は最終的なレスポンスの質にとって非常に重要である。基本的なRAGアプリケーションでは、検索プロセスは比較的単純ですが、高度なRAGアプリケーションでは、以下の拡張機能を使用することができます：

検索プロセスを強化したら、次のステップはビッグ・ランゲージ・モデルがレスポンスを生成する方法を最適化することです：

RAGアプリケーションのパフォーマンスを継続的に改善するためには、システムにフィードバックループを組み込むことが重要である：

RAGアプリケーションが進歩し続けるにつれて、パフォーマンスのスケーリングと最適化がますます重要になってくる：

ナレッジグラフは、エンティティ（ノード）とそれらの間の関係（エッジ）が明示的に定義された情報の構造化表現である。これらのエンティティは、具体的なオブジェクト（人や場所など）であったり、抽象的な概念であったりする。エンティティ間の関係は、データ検索、推論、推論をより人間の認知的なものにする知識ネットワークの構築に役立つ。ナレッジ・グラフは、単にデータを格納するだけでなく、ドメイン内の豊かで微妙な関係を捉えることができるため、AIアプリケーションにおいて強力なツールとなる。

クエリー・エンハンスメントは、RAGシステムにおける不明瞭な質問の問題に対する解決策である。その目的は、曖昧な質問でも正確に解釈できるように、クエリに必要な文脈を追加することである。例えば、金融の分野では、"金融規制の実施における現在の課題は何ですか？"のような質問があります。"金融規制を実施する上での現在の課題は何ですか？"といった質問には、"AMLコンプライアンス "や "KYCプロセス "といった特定のエンティティを含めるように強化することで、検索プロセスを最も関連性の高い情報に集中させることができる。

法的な領域では、"契約に関連するリスクは何か？"のような質問のような質問は、ナレッジグラフによって提供されるコンテキストに基づいて、「労働契約」や「サービス契約」のような特定の契約タイプを追加することによって補強することができます。

一方、クエリープランニングは、サブクエッションを生成することによって、複雑なクエリーを管理可能な部分に分解する。これにより、RAGシステムは最も関連性の高い情報を取得・統合し、包括的な回答を提供することができます。例えば、"新しい財務報告基準が会社に与える影響は何か？"という質問に答えるために、システムはまず、新しい財務報告基準のデータを取得します。という質問には、まず個々の報告基準、実施スケジュール、様々な分野への過去の影響に関するデータを検索します。

医療分野では、「最新の医療機器の進歩は？のような質問は、「埋め込み型機器」、「診断機器」、「手術器具」のような特定の分野の進歩を探る小質問に分けることができ、システムは各小分類から詳細かつ適切な情報を得ることができます。各サブカテゴリーから詳細かつ関連性の高い情報を得ることができる。

ナレッジグラフは、クエリの強化とプランニングを通じて、クエリの最適化と構造化を支援し、情報検索の精度と関連性を向上させ、最終的には金融、法律、ヘルスケアなどの複雑な分野で、より正確で有用な回答を提供します。

検索強化生成（RAG）システムでは、知識グラフは、構造化された文脈の豊富なデータを提供することによって、検索と生成のプロセスを強化する。従来のRAGシステムは、非構造化テキストとベクトルデータベースに依存しており、不正確または不完全な情報検索につながる可能性がある。ナレッジグラフを統合することで、RAGシステムは以下のことが可能になる：

ナレッジグラフは次のような主な構成要素からなる：

KG-RAGの方法論は、3つの主要なステップで構成されている：

この方法論は、RAGシステムの検索と生成プロセスを強化する上で、構造化知識の重要な役割を強調している。

ナレッジグラフをRAGシステムに組み込むことは、いくつかの大きな利点をもたらす：

RAGシステムにおいて、知識グラフを大規模言語モデリング（LLM）と併用することで、全体的な知識表現と推論機能が強化される。LLMは構造化データと非構造化データの両方を利用することができ、より質の高い結果をもたらします。

ナレッジマッピングは、特にラージ・ランゲージ・モデリング（LLM）と併用されることで、思考連鎖クイズで人気を集めています。このアプローチは、複雑な質問をサブクエスチョンに分解し、関連する情報を検索し、最終的な答えを形成するために統合することで機能します。ナレッジグラフはこのプロセスにおいて構造化された情報を提供し、LLMの推論力を強化します。

例えば、LLMエージェントは、まず知識グラフを使ってクエリに関連するエンティティを特定し、次に異なるソースからさらに情報を取得し、最後にグラフ内の相互接続された知識を反映した包括的な回答を生成する。

過去において、ナレッジグラフは主にビッグデータ分析やエンタープライズ検索システムのようなデータ集約的な領域で使用されており、その役割は異なるデータサイロ間の一貫性と均一性を維持することであった。しかし、大規模な言語モデル駆動型RAGシステムの開発により、ナレッジグラフは新たな応用シナリオを発見した。ナレッジグラフは現在、確率的な大きな言語モデルを構造的に補完する役割を果たし、誤った情報を減らし、より多くの文脈を提供し、AIシステムにおける記憶とパーソナライゼーションのメカニズムとして機能する。

GraphRAGは、知識グラフとベクトルデータベースをRAG（Retrieval Augmented Generation）アーキテクチャで組み合わせた最先端の検索手法である。このハイブリッド・モデルは、より正確で、文脈に即した、理解しやすいAIソリューションを提供するために、両システムの長所を活用しています。ガートナーは次のように述べている。 商品戦略を強化し、新たなAI応用シナリオを創造する上で、ナレッジグラフの重要性が高まっている。

GraphRAGの特徴は以下の通り：

GraphRAGには、従来のRAG手法と比較していくつかの大きな利点がある：

知識グラフをRAGシステムに効果的に統合する方法として、いくつかのGraphRAGアーキテクチャが登場している：

グラフラグは進化を続けており、いくつかの新たなパターンが現れ始めている：

これらのパターンは、AIシステムが複雑なクエリを処理して答えを生成する方法を、グラフラックがどのように変えているかを示している。

グラフラグの応用

AIの進歩に伴い、知識グラフを検索補強生成システムに組み込むことがますます重要になってきている。知識グラフは、データを整理し接続するための強力なフレームワークを提供し、より正確で文脈に沿った、解釈しやすいAIソリューションにつながる。GraphRAGの登場は、知識グラフを従来のベクトル手法と組み合わせることの利点を実証し、情報検索と回答生成により包括的で効率的なアプローチを提供する。

マルチモーダルRAGは、古典的なRAGフレームワークの高度な拡張であり、複数のデータタイプに対する検索メカニズムと生成AIを組み合わせたものである。従来のRAGシステムは、テキストデータベースへのクエリによって情報を取得するが、マルチモーダルRAGは、テキスト、画像、音声、動画を検索と生成プロセスに統合することによって、この機能を拡張する。この拡張により、AIモデルはより広範な入力を活用し、より包括的でニュアンスのある結果を生成することができる。

マルチモーダルRAGのワークフローでは、AIモデルが処理できるように、さまざまな種類のデータを構造化フォーマット（通常はベクトル）にエンコードする。これらのベクトルは、異なるモダリティからのデータを含む共有埋め込み空間に格納される。クエリーが行われると、モデルはこれらのモダリティから関連情報を検索し、より豊かで正確な応答が提供されるようにする。例えば、歴史的な出来事に関するクエリの場合、システムはテキストの説明、関連する画像、専門家の解説のオーディオクリップ、ビデオ映像を取得することができ、これらを組み合わせることで、より詳細で有益な応答が形成される。

マルチモーダルなRAGを実現するためには、それぞれ独自の利点と課題を持つ多くのアプローチがある：

マルチモーダルRAGのアーキテクチャは、従来のRAGの基礎の上に構築され、同時に複数のデータタイプを扱う複雑さを取り入れている。コアとなるアーキテクチャには以下の主要コンポーネントが含まれる：

RAGシステムで異なるモダリティの情報を管理するには、いくつかの重要な戦略を採用する必要がある：

マルチモーダルRAGは、チャットボットの能力を大幅に向上させ、より豊かで文脈に沿ったインタラクティブな体験を提供することを可能にします。従来のチャットボットは主にテキストに依存していたため、視覚や聴覚を伴う情報への対応に限界がありました。マルチモーダルRAGは、チャットボットが画像、動画、音声クリップから情報を取得・統合し、より包括的で興味深いユーザー体験を提供することを可能にします。

例えば、マルチモーダルRAGの カスタマーサポート・チャットボット ユーザーからの問い合わせに対して、説明ビデオ、製品画像、音声ガイドを表示することができ、よりインタラクティブで実用的なヘルプが可能になります。これは、小売、医療、教育など、複数の情報によってコミュニケーションをサポートする必要がある分野で特に重要です。

マルチモーダル機能の導入は、さまざまな業界に新たな可能性をもたらしている：

マルチモーダルRAGは、AIシステムがユーザーと対話し対応する方法を変える可能性を秘めた重要な技術的進歩である。複数のデータタイプを検索・生成プロセスに組み込むことで、マルチモーダルRAGシステムは、より豊かで、より正確で、文脈に沿った出力を提供することができ、業界全体に新たな可能性を開くことができる。この技術が進化するにつれて、複雑なマルチモーダル情報を処理するAIの能力がさらに強化され、その用途が拡大することが期待される。

ZBrainは、企業のAIソリューション開発に多くの利点を提供する：

ZBrainの先進的なRAGシステム、マルチモーダルサポート、強固なナレッジグラフ統合により、幅広いアプリケーションで精度、効率、洞察力の向上を実現する強力なプラットフォームとなっています。