現代社会におけるデータ駆動型アプリケーションの急速な発展に伴い、最新の人工知能(AI)システムは、外部データをより精巧に活用し、ユーザーに正確で関連性の高い回答を提供することが重要になっています。 このニーズを満たすために開発されたシステムの1つが、Retrieval-Augmented Generation (RAG)です。RAGは、大規模言語モデル(LLM)が外部データベースからリアルタイムで関連情報を検索し、それを基に回答を生成する先端AIパイプラインです。
RAGシステムは、LLMが学習した広範なデータとリアルタイムで更新される外部情報を組み合わせて、より信頼性の高い回答を提供します。これは、医療情報、技術トレンドのような急速に変化する分野において、最新の情報を反映した回答を提供することに大きなメリットがあります。
しかし、このようなシステムの性能を評価し、改善することは重要な課題です。 これを解決するために開発されたツールがRAGAS(Retrieval-Augmented Generation Assessment System)です。RAGASは、RAGシステムを総合的に評価し、最適化する上で重要な役割を果たします。 この記事では、RAGとRAGASの原理、利点、そして性能改善方法を取り上げ、この技術がビジネス環境にどのように革新をもたらすことができるかを見ていきます。
1.RAGとは？
RAGは、AIモデルが内部学習データと外部データを組み合わせて、より正確な回答を提供する技術です。RAGは大きく2つのステップで構成されています：
1.
Retrieval(検索): ユーザーの質問に合った外部データをリアルタイムで検索します。これには、最新の研究論文、技術文書、ニュース記事などが含まれます。
2.
Generation(生成): 検索されたデータに基づいて、LLMが回答を生成します。この過程で、内部学習データと外部データを組み合わせて、より信頼性の高い答えを導き出します。
既存のAIシステムの限界
大規模言語モデル(LLM)は、事前に学習したデータに基づいて回答を生成しますが、時間が経つと、このデータは最新の情報と合わなくなる可能性があります。 また、LLMはしばしば自分が知らない質問に対して「幻覚(hallucination)」現象を起こし、誤った情報を提供することがあります。これらの限界を解決するためにRAGが登場しました。
RAG の登場
RAGは、LLMが外部からリアルタイムのデータを検索し、これを反映してより良い回答を提供するように設計されています。 これにより、最新の法律情報、研究論文など、特定のドメインに関する信頼性の高い情報を提供することができます。
2.RAGパイプラインの重要性
RAGパイプラインは、LLMと比較して、情報の正確性と最新性を最大化する上で重要な役割を果たします。 このパイプラインは、3つの主要な要素で説明できます： データの鮮度、特定のドメインでの応答品質の向上、柔軟なシステム拡張性です。
1) データの鮮度維持
LLMは固定されたデータで学習するため、時間が経つと古くなった情報を提供します。一方、RAGはリアルタイムで外部データを検索し、最新の情報を反映した回答を生成します。金融市場や気候変動のような分野では、このようなリアルタイムデータの鮮度が非常に重要です。
2)特定ドメインでの回答品質の向上
RAGは、特定のドメインに関する深い情報を提供することができます。例えば、医療分野では、最新の治療ガイドラインや研究論文を検索し、より信頼性の高い情報を提供することができます。このように特定のドメインで質の高い回答を生成することは、RAGの大きなメリットの一つです。
3) 柔軟なシステム拡張性
RAGは外部データを簡単に追加できるため、システムの拡張が容易です。AWSのBedrockのようなプラットフォームを使用すると、複数のデータソースを接続し、システムがより柔軟にデータを処理することができます。
3.RAGASとは？
RAGAS (Retrieval-Augmented Generation Assessment System)は、RAGシステムの性能を評価し、改善するためのツールです。RAGシステムがどれだけ信頼性の高い情報を提供するかを分析し、これを改善するために重要な役割を果たします。
RAGASの主なメトリック
•
Faithfulness(正確性)： 生成された応答が検索されたデータにどれだけ忠実であるかを評価します。
•
Context Relevance（文脈関連性）： 検索されたデータがユーザーの質問と関連性があるかどうかを測定します。
•
Answer Relevance(回答の関連性)： 回答がユーザーの質問にどれだけ適しているかを評価します。
この他にも、RAGASはSemantic Similarity(意味の類似性)、Answer Correctness(正確性)などのメトリックを通じて性能を評価します。
RAGASの評価及び改善ループ
RAGASは評価結果を基にシステムを持続的に改善するフィードバックループを形成します。これにより、システムの性能を徐々に向上させ、リアルタイムモニタリング機能を提供し、システムがどのように動作するかを追跡することができます。
4.RAGとRAGASの連携性
RAGと RAGASは相互補完的なシステムです。RAGがデータを検索し、生成する役割を担うなら、RAGASはそれを評価し、改善する役割を担います。 この連携性は、特にRAGシステムの信頼性を高め、一貫した品質の回答を提供するために不可欠です。
RAGシステムがリアルタイムで検索されたデータを活用して回答を生成する場合でも、その過程でデータが不正確であったり、文脈に合わない場合が発生する可能性があります。RAGASはこれを評価し、システムをどのように改善すべきかを明確に示します。
5.RAGASが提供するメリット
RAGASは次のようなメリットを提供します。
•
リアルタイムのパフォーマンス監視: システムがどのように動作しているかをリアルタイムで追跡することができます。
•
継続的な性能改善：フィードバックループにより、システムを継続的に改善することができます。
•
開発者のフィードバックループ: システムの性能問題を迅速に把握し、改善するための明確なフィードバックを提供します。
•
コスト削減：効率的なデータ検索と応答生成により、リソースの無駄を削減することができます。
結論
RAGは外部データを通じてLLMの性能を最大化する重要な技術であり、RAGASはこのようなRAGシステムの性能を評価し、改善する必須ツールです。 これにより、より良いユーザーエクスペリエンスを提供し、リアルタイムで最新の情報を反映できるシステムを構築することができます。
参考資料
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