【勉強メモ】RAG But Better: Cohere AI によるリランカー　RAG But Better: Rerankers with Cohere AI

だいち


RAG But Better: Rerankers with Cohere AI（GPTにて要約）


Summary

この動画では、RAG（Tor augmented generation）の再順位付けについて説明されています。RAGは、文書をベクトルデータベースに入れて取り出し、それをLLMに入れるという単純な手法ではなく、実際にはさまざまな工夫が必要です。再順位付けは、RAGパイプラインを改善するための最も簡単で迅速な方法であり、ランキングモデルを追加することでより関連性の高い項目を上位に表示することができます。再順位付けは、ベクトル検索とは異なる手法であり、より正確な類似度スコアを得ることができますが、処理速度は遅くなります。再順位付けは、既存の検索パイプラインを最適化するための有効な手法であり、簡単に実装できます。

Highlights

  • 💡 RAG（Tor augmented generation）は、文書をベクトルデータベースに入れて取り出すだけではなく、さまざまな工夫が必要

  • 💡 再順位付けは、RAGパイプラインを改善するための最も簡単で迅速な方法

  • 💡 ランキングモデルを追加することでより関連性の高い項目を上位に表示

  • 💡 再順位付けはベクトル検索とは異なる手法であり、より正確な類似度スコアを得ることができるが処理速度は遅くなる

  • 💡 再順位付けは既存の検索パイプラインを最適化するための有効な手法であり、簡単に実装できる


00:00 RAG and Rerankers このビデオでは、RAGとRerankersについて話しています。RAGは文書をベクトルに変換し、LLM（大規模言語モデル）で使用する方法です。RerankersはRAGをより良くするための方法です。

01:25 検索の問題 まず、検索の問題について説明しています。検索は速くするためにベクトル検索を使用し、テキストをベクトルに変換して比較します。しかし、ベクトル検索では情報の一部が失われることがあります。

04:32 埋め込みモデルの仕組み このセクションでは、埋め込みモデルの仕組みについて説明しています。埋め込みモデルはテキストをベクトルに変換する方法であり、ベクトル検索で使用されます。埋め込みモデルは高度な計算が必要で、ユーザーのクエリの際には速い計算が必要です。

06:34 Rerankersの仕組み この部分では、Rerankers（再ランキングモデル）の仕組みについて説明しています。再ランキングは、検索結果をより関連性の高い順に並べ替える方法です。再ランキングには時間がかかりますが、より正確な結果が得られることがあります。

08:20 PythonでのRerankingの実装 Pythonを使用して再ランキングを実装する方法について説明しています。具体的なコードと手順が示されています。

13:11 Rerankingなしの検索テスト 再ランキングを行わない場合の検索結果をテストする方法について説明しています。再ランキングを行わない場合と比較して、どのように結果が異なるかを確認します。

15:21 Cohere Rerankingを使用した検索 Cohere Rerankingを使用して再ランキングを行う方法について説明しています。Cohere Rerankingは再ランキングモデルの一種です。

21:54 Rerankingのヒント 再ランキングの際のヒントやアドバイスについて説明しています。再ランキングを効果的に行うためのヒントが提供されています。

これらのセクションを通じて、RAGとRerankersに関する基本的な情報と、それをPythonで実装する方法が説明されています。


https://github.com/pinecone-io/examples/blob/master/learn/generation/better-rag/00-rerankers.ipynb

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リランカーは長年にわたり、検索パイプラインの一般的なコンポーネントとなっている。RAG（検索拡張ジェネレーション）のように、検索パイプラインに最終的な「リランキング」ステップを追加することで、検索パイプラインを劇的に最適化し、精度を向上させることができる。

このビデオでは、リランカーについて、より一般的な埋め込み検索のみのセットアップとの比較、Cohere AIリランキングモデルを使用したリランキングによる検索パイプラインの作成方法について学びます。また、Pinecone Vector Databaseを使ったOpenAI text-embedding-ada-002モデルも紹介します。

コード (08:32)：
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00:00 RAGとリランカー
01:25 検索だけの問題
04:32 埋め込みモデルの仕組み
06:34 再ランカーの仕組み
08:20 Pythonでリランキングを実装する
13:11 再ランキングなしで検索をテストする
15:21 Cohereリランキングを使った検索
21:54 リランキングのヒント

#人工知能 #nlp #ai #openai

RAG But Better: Rerankers with Cohere AIより

以下は個人的な学習メモ


このビデオでは、Tor Augmented Generation (RAG)と大規模言語モデル(LLM)の文脈におけるリランキングの概念について説明します。重要なポイントを分解してみましょう：

RAGとリランキングとは？

RAGはTor Augmented Generationの略で、大規模言語モデル（LLM）と組み合わせて使用されます。
再ランキングは、LLMが処理するために最も関連性の高い文書を選択し、順序付けることによって、RAGの有効性を向上させるテクニックです。

再ランキングが重要な理由

再順位付けが不可欠なのは、RAGが多くのツールと同様、ベクトルデータベースに文書を入力して検索するだけでは不十分だからである。
再ランク付けは、LLMがさらに処理するために最も関連性の高い文書を選択するのに役立ち、全体的なパフォーマンスを向上させる。

ベクトル検索と圧縮情報の役割：

ベクトル検索では、テキストをベクトルに変換し、クエリーベクトルとの近さを比較して関連文書を検索する。
情報をベクトルに圧縮することは、データの損失につながるが、効率的なベクトル検索には必要である。

ベクトル検索とLLMの課題：

ベクトル検索は上位の結果を返すことが多いが、下位の文書に関連情報が存在することもある。
LLMはコンテキストウィンドウが限られているため、すべての文書を送信しても効果がない場合がある。

再ランク付けの導入

再ランク付けでは、パイプラインにランカーを追加し、すべての文書を検索できるようにするが、上位にランクされた文書だけをLLMに送信する。
ランカーは、最も関連性の高い項目が最初に処理されるよう、文書の順序を変更する。

なぜより優れた検索モデルではなく、ランカーを使うのか？

検索モデルを改善することも選択肢の一つではあるが、ランカーはより正確な類似性スコアを提供できるため、検索モデルを上回ることが多い。
検索モデルは迅速で単純な計算に重点を置くが、ランカーは正確さを優先する。

エンコーダーモデルとランカーの比較：

エンコーダー・モデルはインデックスの構築開始時に変換を行い、クエリー時には単純な計算を行う。
ランカーは類似性比較のためにトランスフォーマーを使用し、その結果、より正確である可能性があるが、処理は遅くなる。
再ランキングの実装：

このビデオでは、Python、埋め込み用API、特定のデータセットを使ったリランキングの実装を実演しています。
リランキングのメリット

再順位付けは、特に複雑な質問において、結果の関連性を大幅に改善します。
最も適切な情報がLLMによって処理され、より良い結果につながります。

考察と今後のステップ

このビデオは、最適な結果を得るためには、最先端のランカーとエンコーダーを使用することが重要であることを強調している。
リランキングが特定の検索パイプラインに与える影響を測るため、さらなる実験とテストが推奨される。
要約すると、リランキングはRAGとLLMの性能を向上させるために使われる技術であり、処理のために関連する文書を選択し、順序付ける。これは、特に複雑なクエリにおいて、応答の質を大幅に向上させることができる。


このビデオでは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）というテクニックについて説明されています。RAGはテキスト検索やリアルタイムの文章生成に使用される技術で、医療分野においても非常に有用なビジネスアイデアを生み出す可能性があります。以下に、3つのビジネスアイデアとそれに関連するストーリーを提案します。

ビジネスアイデア1: 医療情報検索プラットフォーム

  1. どんなものなのか？
    医療情報検索プラットフォームは、患者や医療専門家が病状、治療法、医学論文などの医療情報を効率的に検索できるウェブサービスです。

  2. 先行の研究と比べて何がすごいのか？
    RAGテクニックを活用することで、ユーザーのクエリに対してより精度の高い情報検索が可能になります。過去の検索エンジンと比較して、コンテクストに合わせた適切な情報提供が行えます。

  3. 技術や手法の肝はどこか？
    RAGを使用し、ユーザーのクエリに対して文脈を理解した検索結果を提供することが重要です。テキストデータのベクトル化と再順位付けにRAGを組み込むことで、検索精度が向上します。

  4. どうやって有効だと検証したのか？
    医療専門家や患者からのフィードバックを収集し、適切な医療情報の提供と情報の信頼性を検証しました。また、過去の症例と比較して検索結果の質を評価しました。

  5. 議論はあるか？
    このプラットフォームは汎用性が高く、さまざまな医療分野で利用できます。ただし、プライバシーや情報セキュリティに関する議論が発生する可能性があります。

ビジネスアイデア2: カスタマイズされた診断支援

  1. どんなものなのか？
    カスタマイズされた診断支援システムは、患者の症状と医療履歴に基づいて、診断のサポートを提供する人工知能ツールです。

  2. 先行の研究と比べて何がすごいのか？
    RAGを用いたこのシステムは、より正確な診断を行うために最新の医学文献やケーススタディをリアルタイムで参照でき、医師の診断を補完します。

  3. 技術や手法の肝はどこか？
    RAGテクニックを使用して、患者の症状情報と医学データを統合し、診断支援情報を生成します。ユーザーのクエリに合わせた情報提供がカスタマイズされています。

  4. どうやって有効だと検証したのか？
    システムの精度は、医療専門家との協力による診断の正確性と比較しました。さらに、実際の患者ケースに適用して有効性を検証しました。

  5. 議論はあるか？
    このシステムは診断の支援を目的としており、医師の専門知識を補完するものです。医療倫理や責任の分担に関する議論が生じる可能性があります。

ビジネスアイデア3: 患者向け医療情報の自動生成

  1. どんなものなのか？
    患者向け医療情報の自動生成プラットフォームは、医学的な情報を理解し、患者が理解しやすい形式で提供するサービスです。

  2. 先行の研究と比べて何がすごいのか？
    RAGを活用することで、医学用語を非専門家向けに簡潔かつ明確に伝えることができ、医療情報のアクセシビリティを向上させます。

  3. 技術や手法の肝はどこか？
    RAGテクニックを使用して、医療情報の要約とカスタマイズされた生成を行います。専門的な知識を持たない患者に対しても理解しやすい形式で情報提供が行われます。

  4. どうやって有効だと検証したのか？
    患者からのフィードバックを収集し、生成された医療情報の理解度と有用性を評価しました。また、医療専門家との協力による検証も行いました。

  5. 議論はあるか？
    医療情報の自動生成は患者向けに価値がありますが、情報の正確性や誤解を招かないように注意が必要です。医療専門家の審査と連携が重要です。

これらのビジネスアイデアは、RAGテクニックを医療分野に応用し、医療情報の検索、診断支援、および患者向け情報提供の改善に役立つ可能性があります。ペルソナとして、患者、医療専門家、および医療情報提供者を想定して、それぞれのニーズと行動を考慮に入れてビジネスストーリーを展開できます。

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