RAGシステムのための新しいチャンク方法
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New Chunking Method for RAG-Systems | by Andreas Stöckl | Jun, 2024 | DataDrivenInvestorの解説記事となります。
RAG（Retrieval Augmented Generation）システムの性能は、大きな文書を小さな部分に分割する方法に大きく依存します。この記事では、文書をトピックの変化に応じて分割する新しい方法を紹介します。この方法は、文書内のトピックの移行点を特定し、各部分が単一のトピックを表すようにします。
RAGシステムとは
RAGシステムは、検索ベースと生成ベースのアプローチを組み合わせて、出力の品質と関連性を向上させる機械学習モデルです。
既存の分割オプション
LangChainフレームワーク
LangChainは、さまざまな自然言語処理（NLP）タスクに対応するための強力なフレームワークで、文書分割も含まれます。
主な機能
再帰的キャラクターテキストスプリッター
トークンスプリッター
センテンススプリッター
正規表現スプリッター
マークダウンスプリッター
新しいアプローチの紹介
センテンスエンベディングの活用
新しい方法は、センテンスエンベディングを使用して文の類似性を定量的に測定し、トピックの移行点を特定します。
主なステップ
センテンスエンベディングの生成
ギャップスコアの計算
ノイズの処理
境界検出
セグメントのクラスタリング
将来の研究方向
自動パラメータ最適化
大規模データセットでの試験
リアルタイムセグメンテーション
モデルの改善
多言語セグメンテーション
階層的セグメンテーション
まとめ
この新しい方法は、伝統的な手法と最新のセンテンスエンベディング技術を組み合わせ、大規模文書のトピックモデリングを効率的に行うための強力なソリューションを提供します。