Author: Oriol Zertuche

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。

1. 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。

2. 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。

この2つの路線の関係について尋ねたら、あなたはどう答えるだろうか？

はじめに テキスト埋め込みとは何か？

セカンド [0.03156438、0.0013196499、-0.0171-56885、-0.0008197554、0.011872382、0.0036221128、-0.0229156626、-0.005692569、…（ここに含めるべき項目はあと1600項目ある］

ほとんどの人は、この2つのつながりは知らないだろう。 1行目は “embedding “の意味を平易に問うているが、2行目は数字ばかりで私たち人間には意味がわからない。

実際、2行目は1行目の表現（埋め込み）である。 OpenAI GPT -3のtext-embedding-ada-002モデルによって作成されました。

このプロセスは、質問を一連の数字に変え、コンピューターがその言葉の背後にある意味を理解するために使用する。

二人の関係を読み解くのに頭を悩ませているなら、この記事を読んでほしい。

テキスト埋め込みの基礎と、その上位8モデルについて解説しました！
さあ、読書を始めよう。

テキスト埋め込みモデルとは？

AIモデルやコンピューター・アプリケーションは、私たちが言おうとしていることをどのように理解しているのだろうかと不思議に思ったことはないだろうか。

その通り、彼らは私たちの言うことを理解していない。

実際、彼らは効果的なパフォーマンスを発揮するために、私たちの指示を “埋め込んで “いるのだ。

まだ迷っているのか？ よし、単純化しよう。

機械学習や人工知能では、テキストや画像などの複雑で多次元なデータを、より次元の低い空間に単純化する技術である。

エンベッディングの目的は、例えばアルゴリズムを使用したり、その上で計算を行ったりする際に、コンピューターが情報を処理しやすくすることである。

そのため、マシンを媒介する言語として機能している。

しかし、テキスト埋め込みは、単語、文章、文書などのテキストデータを取り込み、低次元のベクトル空間で表現されるベクトルに変換することに関係している。

数値形式は、テキストの意味関係、文脈、意味を伝えるためのものである。

テキストエンコーディングモデルは、エンコーディングで保存された単語や短い文章の類似性を提供するために開発された。

その結果、同じ意味を表す単語や、似たような言語的文脈にある単語は、この多次元空間において近いベクトルを持つことになる。

テキスト埋め込みは、テキストデータの処理効率を向上させるために、機械理解を自然言語理解に近づけることを目的としている。

テキスト埋め込みが何を意味するかはすでに知っているので、単語埋め込みとこのアプローチの違いを考えてみよう。

単語の埋め込み VS テキストの埋め込み：その違いは？

単語埋め込みもテキスト埋め込みも、様々なタイプの埋め込みモデルに属する。 主な違いは以下の通りである。

• 単語の埋め込みは、特定のテキストにおける固定次元ベクトルとしての単語の表現に関係する。 しかし、テキスト埋め込みでは、テキストの段落、文、文書全体を数値ベクトルに変換する。
• 単語埋め込みは、自然言語理解、感情分析、単語の類似性の計算など、単語レベル指向のタスクで有用である。 同時に、テキスト埋め込みは、文書の要約、情報検索、文書分類など、より大きなテキストの塊の理解と分析を必要とするタスクにより適している。
• 通常、単語の埋め込みは、特定の単語を取り巻く局所的な文脈に依存する。 しかし、テキスト埋め込みは、テキスト全体を文脈として考えるので、単語埋め込みよりも広い。 アルゴリズムが文章や文書全体の意味構造や相互関係を把握できるように、テキスト情報全体の完全なセマンティクスを把握することを目指している。

知っておくべきテキスト埋め込みモデル トップ8

テキスト埋め込みモデルに関しては、コンピュータがテキスト情報を理解し管理する方法に革命をもたらした革新的な技術が数多くある。

ここでは、自然言語処理（NLP）やAI主導のアプリケーションに大きな影響を与えた8つのテキスト埋め込みモデルを紹介する：

1. ワード2ベック

Word2Vecとして知られるこの先駆的なモデルは、基本的に周囲の文脈の単語を固定次元のベクトルにマッピングした表現である単語の埋め込みを生成する。

単語間の類似性を明らかにし、意味的関係を示すことで、アルゴリズムが、単語が使用される環境に応じて単語の意味を理解することを可能にする。

2. GloVE (単語表現用グローバルベクトル)

GloVeは、特定の文脈における統計的に重要な単語間の関係だけに集中するのではなく、コーパス全体にわたる単語間の関係を反映した意味のある単語表現を生成する。

3. ファストテキスト

Facebook AI Researchによって設計されたFastTextは、単語を文字n-gramの袋として表現し、サブワード情報を利用する。 OOVを効果的に収容し、異なる単語の形態素の類似性を強調するのに役立つ。

4. ELMO（言語モデルからの埋め込み）

単語埋め込みにコンテキストを提供するために、ELMOは深い双方向言語モデルの内部状態に依存している。

これらは、全体的な文の文脈を捉えた単語埋め込みであり、より意味のあるものである。

5. BERT（トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現）

BERTは、単語の文脈を双方向に理解するために設計された変換器ベースのモデルである。

前後の文脈から単語の意味を解釈し、より正確な言語理解を可能にする。

6. GPT（生成的事前訓練変換器）

GPTモデルは言語生成の達人だ。 これらのモデルは、事前学習中に膨大なテキストデータから学習することで、一連の流れの中で次の単語を予測し、首尾一貫したテキストを生成する。

7. ドク2ベック

Word2Vecを拡張したDoc2Vecは、文書全体や段落を固定サイズのベクトルに埋め込むことができる。 このモデルは文書に固有の表現を割り当て、テキスト間の類似性比較を可能にする。

8. USE（ユニバーサル・センテンス・エンコーダ）

文全体または段落全体の埋め込みは、USEとして知られるGoogleのツールによって行われる。 これは、異なる長さのテキストを固定サイズのベクトルに効率的に符号化するもので、意味的な意味を考慮し、文の比較をより簡単にすることができる。

よくある質問

1.SaaSプラットフォームや企業にテキストを埋め込む価値とは？

改良されたテキスト埋め込みモデルは、ユーザー生成データの理解を容易にすることで、SaaSプラットフォームを拡大する。 スマートな検索機能、サジェストによるパーソナライズされたユーザーエクスペリエンス、高度なセンチメント分析を提供することで、ユーザーエンゲージメントを高め、既存ユーザーを維持する。

2.テキスト埋め込みモデルを導入する際の主な検討事項は？

テキスト埋め込みモデルを実装する際、重要な考慮点は以下の通りです。

• アプリケーションの目的とモデルの適合性
• 大規模データセットに対するスケーラビリティ
• 生成された埋め込みの解釈可能性と
• 計算機の効果的な統合に必要なリソース。

3.SaaSソリューションを強化するために、テキスト埋め込みモデルのどのようなユニークな機能を使用できますか？

そう、テキスト埋め込みモデルは、SaaSソリューション、特に顧客レビューのレビュー、記事の並べ替えアルゴリズム、ボットの文脈理解、スピーディーなデータ検索を大幅に強化し、一般的にエンドユーザーの経験と収益性を向上させる。

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