実用化への道：LLMアプリ強化のためのRAG技術17選

企業での生成AIの活用がますます進んでいますが、LLM（大規模言語モデル）アプリを実用レベルに引き上げるには、RAG（Retrieve-Augment-Generate）技術が欠かせません。この記事では、Dominik Polzer氏による「17 (Advanced) RAG Techniques to Turn Your LLM App Prototype into a Production-Ready Solution」の内容を基に、企業がLLMアプリを製品化するための17のRAG技術を紹介します。

17 (Advanced) RAG Techniques to Turn Your LLM App Prototype into a Production-Ready Solution

1. データ準備

RAGシステムの第一歩は、データの準備です。以下のステップでデータを適切に処理しましょう。

• データのクリーニング：原始データを洗浄し、欠損値やノイズを除去。

• データの変換：データを必要なフォーマットに変換。

• データのフォーマット：直接的に訓練やLLMの駆動に適した形式に整えます。

2. 索引と分割

データを効果的に活用するためには、以下の技術が重要です。

• データのインデキシング：データを検索しやすい形で索引化。

• データの分割：モデルが処理しやすいようにデータを小さなブロックに分割。

3. データ品質向上

データの質を高めることも不可欠です。

• テキスト処理：縮約語や専門用語を正確に処理。

• リンクの処理：リンクやリファレンスを適切に扱い、情報の一貫性を保ちます。

4. メタデータの追加

メタデータを追加することで、データ検索の効率が向上します。

• メタデータの生成：データに有益なメタ情報を追加し、検索の精度を高めます。

5. 索引構造の最適化

効率的な索引構造を選択することで、検索速度が向上します。

• データ構造の選択：倒排索引やBツリーなど、最適なデータ構造を選択。

• アルゴリズムの最適化：最適な検索アルゴリズムを使用。

6. 適切な埋め込みモデルの選定

LLMの性能を最大化するために、以下のポイントを考慮して埋め込みモデルを選びます。

• モデルの評価：異なるモデルを比較し、タスクに最適なものを選定。

• 性能と効率のバランス：精度、効率、出力の解釈可能性を評価。

7. クエリ拡張

より関連性の高い検索結果を得るために、クエリを拡張します。

• クエリ拡張：LLMを用いて仮説文書や回答を生成し、検索精度を向上。

8. 多システム提示

多システム提示を活用して、モデルの回答をより包括的にします。

• 多システム提示：異なる提示でモデルの回答を多角的に評価。

9. クエリルーティング

検索精度を向上させるために、クエリを最適なデータソースにルーティングします。

10. ハイブリッド検索

ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせることで、検索の正確性を高めます。

11. 文ウィンドウ検索

文脈情報を利用して、ターゲット文の周囲のテキストを検索します。

12. 自動結合検索器

検索したテキストブロックを自動で統合し、情報フレームを構築します。より完全な情報を提供。

13. 適切なLLMとプロバイダーの選定

性能とコストを考慮して、適切なLLMとプロバイダーを選びます。

• LLMとプロバイダーの選定：性能、コスト、利用目的に基づいて選定。

14. 代理使用

複雑なクエリの解決に代理を利用します。

15. 評価

LLMをシステムの評価者として使用し、全体のパフォーマンスを評価します。

16. RAGAsによる評価

RAGAs（Retrieve-Augment-Generate Assessors）を使用して、RAGシステムの各コンポーネントを評価します。

17. 継続的なデータ収集

ユーザーインタラクションからデータを収集し、モデルのトレーニングと性能向上に利用します。

結論

RAG技術を駆使することで、LLMアプリのプロトタイプを実用的な製品レベルに引き上げることができます。データの準備から評価までの17の技術を効果的に活用することで、企業はAIの力を最大限に引き出し、次の産業革命をリードすることができるでしょう。詳細は、Dominik Polzer氏のオリジナル記事を参照してください。