Perplexityを調査せよ③

Perplexityの調査と題して自分の知りたいこともついでに調べる一石二鳥のコーナー。
今回の調査テーマは
「LangChainでRAGを実装する為の書き方のコツ、ポイントをわかりやすく教えて」
です。

同率1位：ChatGPT
んー、概念や全体感の説明は薄いものの、コードを併記して全部最後まで伴走してくれる出力は優秀だとおもうし、これなら自分でもできるかも？って思える自信の持てる出力結果。
1行うってここまでさがしてくれるなら、便利だと思う。

### LangChainでRetriever Augmented Generation (RAG) を実装するための書き方のコツ、ポイントをわかりやすく教えて

LangChainでRetriever Augmented Generation (RAG) を実装するためのポイントとコツについて、以下にわかりやすく説明します。

### RAGの基本概念
RAGは、RetrieverとGenerativeモデルを組み合わせることで、質問応答の精度を向上させる手法です。Retrieverが関連する情報を検索し、Generativeモデルがそれを元に回答を生成します。LangChainはこれらの操作をシンプルに実装するためのフレームワークを提供します。

### LangChainを使ったRAGの実装手順

1. **インストールと準備**
LangChainと必要なライブラリをインストールします。
```bash
pip install langchain
pip install faiss-cpu # 推奨されるインデックスエンジン
pip install sentence-transformers # 推奨されるエンコーダー
```

2. **Retrieverの設定**
Retrieverは関連する情報を検索する役割を持ちます。ここでは、FAISSを使ったインデックスの設定を例にとります。

```python
from langchain.retrievers import FAISSRetriever
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# エンコーダーの読み込み
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# ドキュメントのインデックス作成
documents = ["Document 1 text...", "Document 2 text...", "Document 3 text..."]
embeddings = model.encode(documents)

# FAISSインデックスの作成
retriever = FAISSRetriever(embeddings, documents)
```

3. **Generativeモデルの設定**
ここではOpenAIのGPTモデルを使用しますが、他のモデルでも同様に設定できます。

```python
from langchain.generative_models import OpenAIGenerativeModel

# OpenAI GPTモデルの設定
generative_model = OpenAIGenerativeModel(api_key="your_openai_api_key")
```

4. **RAGの組み合わせ**
RetrieverとGenerativeモデルを組み合わせてRAGを実装します。

```python
from langchain.rag import RAG

# RAGモデルの作成
rag = RAG(retriever=retriever, generative_model=generative_model)

# 質問への応答を生成
query = "What is the capital of France?"
response = rag.generate(query)
print(response)
```

### 実装のコツとポイント

1. **適切なRetrieverの選択**:
データセットやユースケースに応じて適切なRetriever（FAISS、Elasticsearchなど）を選ぶことが重要です。特に検索精度が求められる場合は、高精度なエンコーダーを使用することを検討してください。

2. **Generativeモデルのチューニング**:
GenerativeモデルはAPIキーやパラメータ設定（トークン数、温度など）を適切にチューニングすることで、より自然で正確な応答を生成できます。

3. **評価とフィードバックループ**:
実際にシステムを運用する前に、リトリーブと生成された応答の品質を評価し、フィードバックをもとに改善を行うことが重要です。ユーザーフィードバックを活用してモデルを継続的に改善しましょう。

4. **キャッシュとインデックスの最適化**:
高速な応答を実現するために、リトリーブ結果をキャッシュしたり、インデックスの最適化を行うことで、システムのパフォーマンスを向上させることができます。

5. **セキュリティとプライバシー**:
使用するデータやAPIのセキュリティとプライバシーに注意を払い、適切な管理を行いましょう。特に外部APIを利用する場合は、データの取り扱いに注意が必要です。

### まとめ

LangChainを使ったRAGの実装は、RetrieverとGenerativeモデルの適切な組み合わせとチューニングが鍵となります。これらのポイントを押さえて、実装と運用を行うことで、高精度で自然な応答生成システムを構築することが可能です。

GPT4o

同率1位：Gemini
これはGPT4と違って、実際のコードは示してくれないんだけど、そもそもわかっていない人が全体像を把握するのに必要な情報が、ステップごとにちゃんとまとまってるのでGood

LangChainでRAGを実装する為の書き方のコツ・ポイント

LangChainを使ってRAG(Retrieval Augmented Generation)を実装するのは、まるで専門の図書館司書に、膨大な蔵書から最適な情報をピックアップしてもらいながら、あなただけのオリジナル作品を作り上げるようなものです。

以下に、LangChainを使って効率的にRAGを実装するためのコツとポイントを、分かりやすく解説します。

1. 図書館の整理整頓：データの準備と分割 (Document Loader & Text Splitter)適切なデータ形式を選択: まず、手元にあるデータがテキストファイル、CSV、Webページ、PDFなど、どのような形式であるかを確認し、LangChainのDocumentLoaderを使って読み込みます。例えば、WebページならUnstructuredURLLoader、PDFならPyPDFLoaderなど、目的に合ったローダーを選びましょう。
情報を整理整頓: 次に、Text Splitterを使って読み込んだデータを適切な大きさに分割します。これは、図書館で本を章や節ごとに分けて管理するようなものです。LangChainは様々な分割方法を提供しているので、データの特性に合わせて選択します。例えば、長い文章ならRecursiveCharacterTextSplitterが便利です。


2. 司書への指示：適切なEmbeddingとVectorstoreを選択情報の「意味」を理解: Embeddingsは、文章をコンピュータが理解できる数値ベクトルに変換する技術です。LangChainはOpenAI, Hugging Face Embeddings, Cohereなど、様々なEmbeddingsモデルをサポートしています。精度の高いEmbeddingsモデルを選ぶことで、より的確な情報検索が可能になります。
効率的な検索システム: Vectorstoreは、Embeddingsを格納し、検索するためのデータベースです。LangChainはChroma, Pinecone, Weaviateなど、様々なVectorstoreをサポートしています。データの規模や検索速度、コストなどを考慮して最適なものを選びましょう。


3. 質問の工夫：的確な質問とChainの選択質問は具体的に: RAGシステムに質問する際は、図書館で司書に頼むように、具体的で明確な質問をするように心がけましょう。
Chainを使いこなす: LangChainは、様々なタスクを効率的に実行するためのChainを提供しています。例えば、RetrievalQA Chainは、質問応答に特化したChainで、StuffDocumentsChainは、関連する複数のドキュメントを組み合わせて回答を生成する際に役立ちます。


4. スムーズな連携：LLMとの連携最強のタッグを組む: LangChainは、OpenAIやHugging Faceなど、主要なLLMとシームレスに連携できます。適切なLLMを選択し、RAGシステムのパフォーマンスを最大限に引き出しましょう。


追加ポイント:評価と改善: RAGシステムを構築したら、実際に質問を投げかけ、その回答を評価することが重要です。評価結果に基づいて、データの追加やEmbeddingsモデルの見直し、プロンプトエンジニアリングなど、継続的な改善を行いましょう。
最新情報の確認: LangChainは常に進化しており、新しい機能や連携サービスが追加されています。公式ドキュメントやコミュニティフォーラムをチェックして、最新情報を常に把握しておきましょう。


LangChainのRAG実装は、最初は複雑に感じるかもしれませんが、上記のコツとポイントを押さえれば、誰でも簡単に始めることができます。自分だけのオリジナル作品を創造する喜びを、ぜひ体験してみてください。

3位：Perplexity
パープレの回答の癖として、その質問した人は最低限このくらいの知見はあるよね、というのを正確にみぬいて、そこに至る簡便な説明は省いて必要な部分にかなりフォーカスして答えてくる。
まえもいったけど、それは悪くない、、わるくないけど、、私は「余計なおせっかい説明」がある方が好み。

LangChainを使ってRAG (Retrieval-Augmented Generation) を実装する際のコツとポイントについて、わかりやすく説明します。

## 1. 適切なコンポーネントの選択

LangChainは多くのモジュールと機能を提供しているため、RAGの実装に適したコンポーネントを選択することが重要です[1]。

- **Document Loaders**: データの読み込みに使用
- **Text Splitters**: 長い文書を適切な長さのチャンクに分割
- **Embeddings**: テキストをベクトル化
- **Vector Stores**: 埋め込みベクトルを格納し検索
- **Retrievers**: 関連情報の取得
- **Language Models**: 最終的な回答生成

## 2. 効果的なデータ処理

RAGの性能は、元のデータの質と処理方法に大きく依存します。

- **適切なチャンクサイズの設定**: 文書を意味のある単位で分割し、コンテキストを保持しつつ、適切な長さに保つ[2]
- **オーバーラップの活用**: チャンク間で一部の文脈を重複させ、情報の連続性を確保

## 3. 検索の最適化

関連情報の効果的な検索は、RAGの核心部分です。

- **ハイブリッド検索の実装**: ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせて、より正確な結果を得る[2]
- **RAG Fusionの活用**: 複数の類似クエリを生成し、それぞれの検索結果を統合することで、より幅広い関連情報を取得[3]

## 4. プロンプトエンジニアリング

LLMに適切な指示を与えることで、より質の高い回答を生成できます。

- **明確な指示**: LLMに対して、検索結果をどのように使用すべきかを明確に指示
- **コンテキストの提供**: 検索結果とユーザーのクエリを適切に組み合わせたプロンプトを作成

## 5. メモリの活用

LangChainのMemoryモジュールを使用して、会話の文脈を保持し、より自然な対話を実現します[1]。

## 6. エラー処理とフォールバック

RAGシステムの堅牢性を高めるために、適切なエラー処理とフォールバックメカニズムを実装します。

- 検索結果が得られない場合の代替応答
- LLMの生成エラーに対する適切な処理

## 7. 評価とチューニング

RAGシステムの性能を継続的に評価し、改善します。

- 回答の正確性、関連性、一貫性の評価
- ユーザーフィードバックの収集と分析
- パラメータ（チャンクサイズ、検索アルゴリズム、プロンプトなど）の調整

## 8. セキュリティとプライバシーへの配慮

RAGシステムで扱う情報の機密性に応じて、適切なセキュリティ対策を講じます[2]。

- 機密情報の適切な取り扱い
- アクセス制御の実装

これらのポイントを押さえることで、LangChainを使用してより効果的なRAGシステムを構築できます。実装の際は、LangChainの公式ドキュメントやコミュニティリソースを活用し、最新のベストプラクティスに従うことをお勧めします。

Citations:
[1] https://logmi.jp/tech/articles/330365
[2] https://business.ntt-east.co.jp/content/cloudsolution/municipality/column-28.html
[3] https://qiita.com/jw-automation/items/045917be7b558509fdf2
[4] https://ai-market.jp/technology/langchain/
[5] https://qiita.com/t_serizawa/items/a2ced4441da714b3076f
[6] https://zenn.dev/umi_mori/books/prompt-engineer/viewer/langchain_overview
[7] https://zenn.dev/kun432/scraps/db821198c4207d
[8] https://iret.media/103754
[9] https://note.com/npaka/n/ne892b713bd45

4位：google＋SEG
Googleもやっぱりいい、AIに「うまく」まとめさせるのか、まとめた人の技術ブログを「うまく」さがすのか、、、のもはや立ち位置の違い。結果としてはかなりいいものを毎回見つけてきている。

langchain + RAGで手元の資料（新たな情報）をllmに読み込ませる

5位：Copilot(ノートブックモード）
コピペしちゃうとわかりにくいけど、Copilotのノートブックモードも今回はよかった。情報が一定数でそろっている状況では、Copilotも割といい仕事をするときがある。

LangChainを使用してRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装する際の基本的な手順とポイントは以下の通りです12。LangChainのインストール: LangChainはPythonライブラリで、以下のコマンドでインストールできます。
pip install langchain
必要なライブラリのインストール: Transformersやその他の必要なライブラリをインストールします。
pip install transformers accelerate sentencepiece pip install bitsandbytes
モデルとトークナイザの準備: 以下のようにして、必要なモデルとトークナイザを準備します。
import transformers import torch import bitsandbytes tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2b-it") model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "google/gemma-2b-it", device_map="auto", quantization_config=transformers.BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True) )
パイプラインの準備: 上記のトークナイザとモデルをLangChainで使用するために、パイプラインを準備します。
import langchain.llms pipe = transformers.pipeline( 'text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=512, torch_dtype=torch.float16 ) llm = langchain.llms.HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
RAGの実装: RAGの基本的な流れは以下の通りです1。
検索したい対象を読み込む。必要に応じて分割する。
読み込んだ内容を保存しておく。
保存したデータを入力内容に従って検索する。
検索した内容を入力内容に加えてモデルを呼び出す。
ファインチューニング: 作成済のモデルに独自のデータを追加で学習させ、新たな知識を持ったモデルを作る1。


以上がLangChainでRAGを実装する際の基本的な手順とポイントです。具体的なコード例や詳細な説明は参考リンク12をご覧ください。また、RAGの性能を向上させるためには、適切なデータ処理とモデルチューニングが重要であることを覚えておいてください2。これらのステップを簡単に実行できるため、LangChainは開発時間を大幅に短縮できます2。

6位：claude
調査系だと本当にclaudeは口数がすくないというか、必要十分にもう少し満たない程度の情報になってしまう。技術の調査には向かないなーとは思う。

LangChainを使ってRAG (Retrieval Augmented Generation) を実装する際の主要なポイントをいくつか紹介します。

1. ドキュメントの準備と分割:
- テキストを適切な大きさのチャンクに分割することが重要です。
- LangChainの `TextSplitter` クラスを使用します。例えば:

```python
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = text_splitter.split_text(your_document)
```

2. ベクトルストアの選択と作成:
- Chroma, FAISS, Pineconeなどから選択します。
- 例えばChromaを使用する場合:

```python
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

vectorstore = Chroma.from_texts(chunks, embedding=OpenAIEmbeddings())
```

3. リトリーバーの設定:
- ベクトルストアからリトリーバーを作成します。

```python
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
```

4. LLMの選択:
- OpenAI, Anthropic, HuggingFaceなどから選択します。
- 例えばOpenAIを使用する場合:

```python
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(temperature=0)
```

5. RAGチェーンの構築:
- リトリーバーとLLMを組み合わせてRAGチェーンを作成します。

```python
from langchain.chains import RetrievalQA

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever)
```

6. プロンプトのカスタマイズ:
- 必要に応じてプロンプトテンプレートをカスタマイズします。

```python
from langchain.prompts import PromptTemplate

template = """Use the following pieces of context to answer the question at the end.
If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.

{context}

Question: {question}
Answer: """

QA_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["context", "question"], template=template)

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm,
retriever=retriever,
chain_type_kwargs={"prompt": QA_CHAIN_PROMPT}
)
```

7. 評価とチューニング:
- 結果の品質を評価し、必要に応じてパラメータを調整します。
- チャンクサイズ、オーバーラップ、リトリーバーのk値などを調整してみてください。

これらのポイントを押さえることで、LangChainを使用してRAGシステムを効果的に実装できます。実際の使用ケースに応じて、これらの要素を適切に組み合わせてカスタマイズすることが重要です。

さらに詳しい説明や具体的な実装例が必要な場合は、お知らせください。