T-RAG = RAG + ファインチューニング + エンティティ検出
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本記事はT-RAG = RAG + Fine-Tuning + Entity Detection | by Cobus Greyling | Mediumの解説記事となります。
T-RAGアプローチは、RAG（Retrieval Augmented Generation）アーキテクチャとファインチューニングされたオープンソースのLLM（大規模言語モデル）およびエンティティツリーベクトルデータベースを組み合わせたものです。この手法は、文脈的な検索に焦点を当てています。
T-RAGの基本概念
データプライバシー
T-RAGは、企業の機密文書に対する質問応答のために設計されており、データセキュリティと堅牢性が重要です。これには、公開APIの代わりにオンプレミスでデプロイ可能なオープンソースモデルを使用する必要があります。
エンティティツリー
T-RAGの特徴の一つは、ベクトルデータベースに加えてエンティティツリーを利用して文脈を検索することです。エンティティツリーは、組織内のエンティティとその階層構造に関する情報を格納します。
正確・冗長評価基準
研究者たちは、生成された応答の質を評価するための新しい指標「Correct-Verbose」を導入しました。これは、応答の正確さだけでなく、元の質問の範囲を超えた追加の関連情報の有無も評価します。
T-RAGのワークフロー
文脈生成
ユーザーのクエリに対して、ベクトルデータベースから関連する文書チャンクを検索し、これをLLMの文脈参照として使用します。組織関連のエンティティがクエリに含まれている場合、エンティティツリーから情報を抽出し、文脈に追加します。
エンティティ検索
spaCyライブラリを使用して、組織内の名前付きエンティティを識別し、関連情報を抽出して文脈に組み込みます。
結論
この研究は、RAGとファインチューニングを組み合わせたアプローチが、データプライバシー、推論レイテンシ、トークン使用コスト、地域および地理的な可用性の問題を解決する方法を示しています。また、実際のLLMアプリケーションの構築経験に基づいた洞察を提供しています。