品質エンジニアのためのRAG（Retrieval-Augmented Generation）ガイド
本記事については生成AIを活用して生成された記事となります。解説内容の正確性については読者ご自身でご確認いただきますようお願いいたします。
本記事はRAG for Quality Engineersの解説記事となります。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）の能力を拡張するための一般的な手法ですが、品質の高いRAGシステムの構築は容易ではありません。本記事では、RAGの基本的な概念と品質を確保するための設計上の意思決定について詳しく説明し、特にテストと品質の観点から、RAGシステムをどのように評価するかについても考察します。
RAGの基本とその価値
RAGとは何か
RAGは、LLMが追加の知識にアクセスすることを可能にし、新しい情報を効率的に統合するための手法です。これにより、モデルのトレーニングにかかる膨大なコストを回避し、推論時に必要な情報を提供することで、応答の精度を向上させます。
LLMの制限を克服するためのRAG
LLMの基本的な動作は、プロンプトに対して応答を返すことです。しかし、LLMを呼び出す計算は非常に高価であり、モデルに新しい情報を追加することはさらに困難です。RAGは、コンテキストウィンドウを使用して追加の情報を提供することで、この問題に対処します。
RAGの設計と品質への影響
データの収集とエンリッチメント
RAGシステムの構築において、まずは「関連する可能性のあるデータ」を収集する必要があります。データの収集は複雑なデータパイプラインを伴うことが多く、その品質がシステム全体の品質に大きく影響します。また、データのエンリッチメント（例えば、顧客データベースにタグを追加するなど）も、データの取得品質を向上させる重要なステップです。
データのチャンク化
データが収集された後、埋め込みモデルを通す前に、データを小さな塊（チャンク）に分割する必要があります。この「チャンク化戦略」は、システムのパフォーマンスと応答の質に直接影響します。適切なチャンクサイズを選ぶことで、コンテキストウィンドウに最も関連性の高いデータを提供できます。
埋め込みモデルの選択と設定
埋め込みモデルは、データの意味をベクトルとして表現するために使用されます。さまざまなモデルが存在し、それぞれの特性が異なるため、アプリケーションに最適なモデルを選択することが重要です。モデルの選択は、品質評価にも影響を与えます。
RAGシステムの評価方法
品質評価のための指標と技術
RAGシステムの品質を評価するためには、いくつかの指標や技術が使用されます。例えば、埋め込み検索の効率を改善するための「クエリ処理」や「再ランク付け」などがあります。また、LLMの応答品質を向上させるためのプロンプトエンジニアリングも重要です。
生産品質のRAGパイプラインの構築
理論的には簡単なRAGパイプラインも、実際の運用に耐えうる品質を確保するためには多くの調整が必要です。これには、データの選別、モデルの選択、ベクトルデータベースの最適化など、さまざまな要素が含まれます。各要素の設計とその品質特性を理解することが、RAGシステム全体の生産品質を達成する鍵となります。
まとめ
RAGは、LLMの能力を拡張し、より正確で関連性の高い応答を提供するための強力な手法ですが、品質の高いRAGシステムを構築するためには、多くの設計上の考慮と品質評価が必要です。各ステップの影響とトレードオフを理解し、適切な評価と改善を行うことで、生産品質のRAGシステムを実現できます。