情報検索強化生成におけるコンテキストリコールの向上
金曜日, 11月 22, 2024 12:00 午前
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情報検索強化生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）を専門的なビジネスアプリケーションに統合するための重要な手法として浮上しており、モデルの応答に独自のデータを注入することを可能にします。概念実証（POC）フェーズでの効果的な実施にもかかわらず、開発者はRAGを本番環境に移行する際に、しばしば大幅な精度の低下に直面します。この問題は特に、与えられたクエリに対して最も関連性の高いコンテキストを正確に取得することを目的とする検索フェーズで顕著であり、このメトリックはコンテキストリコールとして知られています。本記事では、埋め込みモデルをカスタマイズおよび微調整することによってコンテキストリコールを向上させるための戦略を掘り下げ、RAGの実際のアプリケーションにおけるパフォーマンスを改善する方法について説明します。
RAGは主に2つのステップで動作します：検索と生成。検索フェーズでは、モデルがテキストをベクトルに変換し、インデックスを作成し、これらのベクトルを取得して再ランク付けして、トップマッチを特定します。しかし、このフェーズでの失敗は、関連するコンテキストの見逃しにつながり、コンテキストリコールの低下と生成出力の精度の低下を引き起こす可能性があります。効果的な解決策の1つは、テキストデータ間の関係を理解するように設計された埋め込みモデルを調整し、使用されるデータセットに特有の埋め込みを生成することです。この微調整により、モデルは類似の文に対して類似のベクトルを生成できるようになり、クエリに対して非常に関連性の高いコンテキストを取得する能力が向上します。
コンテキストリコールを改善するためには、モデルが遭遇するクエリの種類を反映した特注のデータセットを準備することが不可欠です。これには、知識ベースから多様な質問を抽出し、変動性のためにそれらを言い換え、関連性に基づいて整理することが含まれます。さらに、評価データセットを構築することで、モデルのパフォーマンスを現実的な設定で評価するのに役立ちます。情報検索評価者を使用することで、開発者はRecall@kやPrecision@kなどのメトリックを測定し、検索の精度を評価できます。最終的に、埋め込みモデルの微調整はコンテキストリコールの大幅な改善につながり、RAGが本番環境で正確かつ信頼できるものであり続けることを保証します。
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