RAG（Retrieval Augmented Generation）の精度向上に関する具体的なテクニックを非常にわかりやすく整理しています。
1. 実践的な内容
各テクニックが具体的であり、現場での応用が容易です。チャンク分割の最適化やハイブリッド検索など、実際の開発現場で直面する課題に対する実用的な解決策が提供されています。
2. 包括的なアプローチ
RAGの精度向上に必要な多様な側面をカバーしており、初学者から上級者まで役立つ内容となっています。特に、応用編AとBでの詳細なテクニック紹介は、RAGの性能を最大限に引き出すための指針となるでしょう。
3. 独立したテクニックの提供
各テクニックが独立しており、必要に応じて個別に試せる点が良いです。これにより、段階的に改善を進めることが可能であり、試行錯誤しながら最適なアプローチを見つけることができます。
4. 追加のリソースと視点の提供
LlamaIndexやOpenAI公式の手法を取り入れた内容で、最新のリソースや視点に基づいていることが信頼性を高めています。また、プロンプトエンジニアリングやアンサンブル手法の重要性を強調している点も、現代のAI技術に対する深い理解が感じられます。
全体として、この要約は、RAGの精度向上に必要なテクニックを簡潔かつ的確に伝えており、RAG開発に取り組むエンジニアにとって非常に有用なガイドとなるでしょう。
この記事では、社内データ検索AIチャットボットを開発・提供するナレッジセンス社の門脇氏が、RAGの精度向上テクニックについて解説しています。
RAG精度向上の2つのポイント
- 質問に最も関連するドキュメントを抽出する
- 抽出したドキュメントを活用して正しい回答を生成する
応用編A：適切なドキュメントを抽出するテクニック
- チャンク分割の最適化: ドキュメントを適切なサイズに分割し、重複を調整することで検索精度向上
- ハイブリッド検索: キーワード検索と意味検索を組み合わせることで、それぞれの弱点を補完
- 質問から埋め込み表現に変換: 質問に対するダミー回答を生成し、それを元に意味検索を行うことで、より適切なドキュメントを抽出
- 情報の構造化: ドキュメントを階層構造化し、検索効率向上
- メタデータの付加: ドキュメントにメタデータを追加することで、フィルタリングやLLMの理解を促進
- ナレッジグラフ: 知識をグラフ構造で表現し、網羅的な知識獲得を目指す
- 埋め込みモデルのファインチューニング: 専門用語などに対応するため、埋め込みモデル自体を調整
応用編B：ドキュメントから適切な回答を生成するテクニック
- 抽出ドキュメントのリランキング: ベクトル検索で抽出したドキュメントを、リランキングモデルで並び替えることで、LLMへの入力精度向上
- 抽出ドキュメントの圧縮: LongLLMLinguaなどを使ってドキュメントを要約し、プロンプト文字数を削減
- Adapter Method: 抽出ドキュメントをLLMに渡す前に様々な処理を行う
- 言語モデルのファインチューニング: 特定の質問にRAGを必要としないよう、モデルをファインチューニング
- その他のテクニック: Monolithic Fine-Tuning、LLMを使った抽出の最適化、Retrieval 基盤モデル、抽出と生成の反復など
その他
- プロンプトエンジニアリングも重要なテクニック
- OpenAI公式もリランキングを重要視
- アンサンブル手法も有効
以上
