インスピレーションと洞察から生成されました 5 ソースから

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はじめに

  • RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、外部知識ベースから関連情報を検索し、それを大規模言語モデル(LLM)の入力に組み込むことで、より正確で最新の情報に基づいた回答を生成する手法です。

  • ハイブリッド検索は、キーワード検索ベクトル検索の長所を組み合わせた手法で、検索結果の精度や関連性を向上させます。

  • ハイブリッド検索では、キーワード検索とベクトル検索の両方を並行して行い、結果をスコアリングして統合します。

  • この手法により、キーワードの正確性とベクトル検索の柔軟性を両立させ、より適切な検索結果を得ることができます。

  • RAGシステムの性能は、検索の精度に大きく依存し、ハイブリッド検索はその精度を向上させるための重要な技術です。

ハイブリッド検索の利点 [1]

  • 精度向上: キーワード検索とベクトル検索を組み合わせることで、検索結果の精度が向上します。

  • 柔軟性: ベクトル検索の意味的な類似性を捉える能力と、キーワード検索の正確性を両立させます。

  • 関連性の高い情報: 両方の検索手法を用いることで、より関連性の高い情報を抽出できます。

  • 検索結果の統合: 両方の検索結果をスコアリングして統合することで、最適な結果を提供します。

  • 適用範囲の広さ: 様々なドメインや用途に適用可能で、特に専門的な質問に対して有効です。

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RAGシステムの構成 [1]

  • データ準備: ドキュメント収集、テキスト分割、ベクトル化、インデックス化のプロセスを含みます。

  • 利用フェーズ: クエリベクトル化、類似度検索、コンテキスト構築、回答生成のステップがあります。

  • 検索精度: RAGシステムの性能は、検索の精度に大きく依存します。

  • チャンク選択: 質問に関連性の高いチャンクを選択することが重要です。

  • コンテキストの保持: 適切なチャンクサイズと文脈情報の保持が必要です。

検索精度の向上 [1]

  • 不適切なチャンク選択: 質問に関連性の低いチャンクが選択されると、的外れな回答が生成される可能性があります。

  • コンテキストの欠落: チャンクサイズが小さすぎると、重要なコンテキスト情報が失われる可能性があります。

  • 意味的類似性の限界: 単純なベクトル類似度だけでは、文脈や意図を完全に捉えきれない場合があります。

  • 多様な表現への対応: 同じ概念や事実が異なる表現で記述されている場合、適切に関連付けることが困難な場合があります。

  • Advanced RAG: これらの課題に対処するために、さまざまな手法が提案されています。

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高度なRAG技術 [1]

  • リランキング: 初期の検索結果をさらに精緻化する手法です。

  • クエリ書き換え: ユーザーの入力した質問を、検索システムにとってより最適な形に変換する技術です。

  • Small-to-Big Retrieval: 検索の精度と文脈の理解のバランスを取るための手法です。

  • GraphRAG: ナレッジグラフを使用してドキュメントの知識を表現する手法です。

  • プロンプトエンジニアリング: 回答生成の改善に役立つ技術です。

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実装例 [2]

  • Azure Cognitive Search: ハイブリッド検索をサポートするクラウドサービスの一例です。

  • Pinecone: ベクトル検索を提供するサービスで、ハイブリッド検索に利用可能です。

  • Weaviate: ハイブリッド検索をサポートするオープンソースのデータベースです。

  • Amazon Bedrock: ハイブリッド検索をサポートし、簡単な設定で高度な検索機能を実現できます。

  • Databricks: Langchainを用いてハイブリッド検索を実装する例があります。

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