プライベート・クラウド向けRAG：どのように機能するのか？

プライベート・クラウドがどのようにすべての情報を管理し、賢い意思決定をしているのか不思議に思ったことはないだろうか。

そこでRAG（Retrieval-Augmented Generation）の出番だ。

これは、プライベートクラウドが適切な情報を見つけ、そこから有用なものを生成するのを助ける、超スマートなツールだ。

このブログでは、RAGがプライベート・クラウドでどのように魔法をかけるか、簡単なツールと巧妙なトリックを使って、すべてをよりスムーズにより良くする方法について紹介する。

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RAGを理解する：RAGとは何か？

検索補強世代（RAG）は、自然言語処理（NLP）や情報検索システムで使われる最先端技術である。

検索と生成という2つの基本的なプロセスを組み合わせたものだ。

検索:RAGの検索プロセスでは、ドキュメント・リポジトリ、データベース、APIなど、さまざまな外部ソースから関連データを取得する。この外部データは多様で、さまざまなソースやフォーマットからの情報を含んでいる。
世代:関連データが検索されると、生成プロセスでは、検索された情報に基づいて新しいコンテンツ、洞察、または応答を作成または生成する。このように生成されたコンテンツは、既存のデータを補完し、意思決定や正確な回答の提供に役立つ。

RAGはどのように機能するのか？

では、RAGの仕組みを理解しよう。

データ準備

最初のステップでは、コレクションに格納された文書とユーザーからのクエリの両方を同等のフォーマットに変換する。このステップは、類似検索を行う上で非常に重要である。

数値表現（エンベッディング）

類似検索のために、文書とユーザークエリを比較可能にするために、それらはエンベッディングと呼ばれる数値表現に変換される。

これらの埋め込みは、洗練された埋め込み言語モデルを使用して作成され、基本的にテキスト内の概念を表す数値ベクトルとして機能する。

ベクトルデータベース

テキストの数値表現である文書埋め込みは、ChromaやWeaviateのようなベクトルデータベースに格納することができる。これらのデータベースは、類似検索のための埋め込みデータの効率的な保存と検索を可能にする。

類似検索

ユーザクエリから生成された埋め込みに基づき、埋め込み空間内で類似検索が行われる。この検索は、埋め込み値の数値的な類似性に基づいて、コレクションから類似のテキストや文書を特定することを目的としている。

コンテキストの追加

類似のテキストを特定した後、検索されたコンテンツ（プロンプト＋入力されたテキスト）がコンテキストに追加される。元のプロンプトと関連する外部データの両方で構成されるこの拡張コンテキストは、次に言語モデル（LLM）に入力される。

モデル出力

言語モデルは、関連する外部データを使ってコンテキストを処理し、より正確でコンテキストに関連した出力や応答を生成できるようにする。

続きを読むRAG APIフレームワークとは？

プライベート・クラウド環境にRAGを導入する5つのステップ

以下は、プライベート・クラウドにRAGを実装するための包括的なガイドである：

1.インフラ準備アセスメント

まず、既存のプライベート・クラウド・インフラを評価することから始める。ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク機能を評価し、RAGの実装との互換性を確保する。シームレスな統合のための潜在的な制約や要件を特定する。

2.データ収集と準備

プライベートクラウド環境内の多様なソースから関連データを収集する。これには、文書リポジトリ、データベース、API、その他の内部データソースが含まれる。

収集されたデータが整理され、洗浄され、さらなる処理のために準備されていることを確認する。データは、検索や生成処理のためにRAGシステムに簡単に入力できる形式でなければならない。

3.適切な埋め込み言語モデルの選択

プライベート・クラウド環境の要件と規模に合わせて、適切なエンベッディング言語モデルを選択します。 BERT、GPT、またはその他の高度な言語モデルのようなモデルは、その互換性と性能指標に基づいて検討することができる。

4.埋め込みシステムの統合

ドキュメントやユーザークエリを数値表現（エンベッディング）に変換できるシステムやフレームワークを実装する。これらの埋め込みが、テキストデータの意味と文脈を正確に捉えていることを確認する。

ベクターデータベース（例：Chroma、Weaviate）をセットアップして、これらの埋め込みを効率的に保存・管理し、迅速な検索や類似検索を可能にする。

5.テストと最適化

プライベートクラウド環境内に実装されたRAGシステムの機能性、正確性、効率性を検証するための厳格なテストを実施する。さまざまなシナリオをテストし、潜在的な限界や改善点を特定する。

テスト結果とフィードバックに基づいてシステムを最適化し、アルゴリズムを改良したり、パラメータを調整したり、必要に応じてハードウェア/ソフトウェアコンポーネントをアップグレードしてパフォーマンスを向上させる。

プライベート・クラウドにおけるRAG実装のための6つのツール

ここでは、プライベート・クラウド環境でRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装するために不可欠なツールとフレームワークの概要を紹介する：

1.言語モデルの組み込み

バート (Bidirectional Encoder Representations from Transformers）である：BERTは、検索クエリに含まれる単語の文脈を理解するために設計された、事前に訓練された強力な言語モデルです。プライベートクラウド環境内の特定の検索タスク用に微調整することができる。
ジーピーティー (Generative Pre-trained Transformer）：GPTモデルは、与えられたプロンプトに基づいて人間のようなテキストを生成することに優れています。 RAGシステムにおける回答やコンテンツの生成に役立つ。

2.ベクトルデータベース

クロマ:Chromaはエンベッディングのような高次元データの処理に最適化されたベクトル検索エンジンです。埋め込みを効率的に保存・検索し、迅速な類似検索を可能にする。
ウィービエイト:Weaviateは、ベクトル化されたデータの管理とクエリに適したオープンソースのベクトル検索エンジンです。柔軟性と拡張性を備えており、大規模なデータセットを扱うRAGの実装に理想的である。

3.エンベッディング生成のためのフレームワーク

テンソルフロー:TensorFlowは、機械学習モデルの作成と管理のためのツールとリソースを提供します。エンベッディングを生成し、RAGシステムに統合するためのライブラリを提供する。
パイトーチ:PyTorchもまた、柔軟性と使いやすさで知られる人気のディープラーニング・フレームワークだ。埋め込みモデルの作成とRAGワークフローへの統合をサポートします。

4.RAG統合プラットフォーム

ハグ顔トランスフォーマー:このライブラリは、BERTやGPTを含む幅広い事前学習済みモデルを提供し、RAGシステムへの統合を容易にします。エンベッディングと言語モデルの相互作用を扱うツールを提供する。
OpenAIのGPT–3 API:OpenAIのAPIはGPT-3へのアクセスを提供し、開発者はその強力な言語生成機能を利用することができます。 GPT-3をRAGシステムに組み込むことで、コンテンツ生成と応答精度を高めることができる。

5.クラウドサービス

AWS (Amazon Web Services）やAzureを利用することができる：クラウドサービスプロバイダーは、RAG実装のホスティングとスケーリングに必要なインフラとサービスを提供する。機械学習アプリケーション用にカスタマイズされた仮想マシン、ストレージ、コンピューティング・パワーなどのリソースを提供する。
グーグル・クラウド・プラットフォーム (GCP）を利用している：GCPは、機械学習とAIのための一連のツールとサービスを提供し、プライベートクラウド環境でのRAGシステムの展開と管理を可能にする。

6.カスタム開発ツール

Pythonライブラリ:これらのライブラリは、データ操作、数値計算、機械学習モデル開発に不可欠な機能を提供し、カスタムRAGソリューションの実装に不可欠です。
カスタムAPI そして スクリプト:特定の要件によっては、プライベートクラウドインフラストラクチャ内でRAGコンポーネントを微調整および統合するために、カスタムAPIおよびスクリプトの開発が必要になる場合があります。

これらのリソースは、埋め込み生成、モデル統合、プライベートクラウドセットアップ内でのRAGシステムの効率的な管理を促進する上で極めて重要な役割を果たす。

プライベート・クラウド向けRAGの基本がわかったところで、次は上記の効果的なツールを使ってRAGを実装してみよう。