知識生成に必要な外部データをLLMに組み込むための手法

「LLM」という技術は、知識生成や推論にとても優れたものです。しかしながら、その性能を最大限に活用するには、大量の公開データだけでなく、自分たちのプライベートデータを統合する必要があります。その際に登場する手法の一つが、「インコンテキスト学習」です。

具体的には、入力プロンプトに文脈を挿入することで、LLMの推論能力を利用して回答を生成することができます。しかし、効率的かつ安価にLLMのデータ拡張を実行するためには、2つの問題を解決する必要があります。

1つ目は「データ取り込み」です。これは、既存のデータソースとデータ形式（API、PDF、ドキュメント、SQLなど）に対して、データコネクタを提供することで解決できます。

2つ目は「データインデックス」です。これは、LLMで使用するための構造化データと非構造化データのインデックスを提供することで解決できます。具体的には、コンテキストを簡単にアクセスできる形式で保存し、コンテキストが大きすぎる場合のプロンプトの制限や、テキスト分割の処理などを行います。

このような問題を解決するために、「LlamaIndex」というシンプルで柔軟なインターフェースが登場しました。LlamaIndexは、外部データとLLMの間の橋渡しを行うことができ、データソースやデータ形式に対してデータコネクタを提供し、LLMで使用するためのインデックスを提供します。これにより、ユーザーはインデックスをクエリすることで、知識拡張された出力を取得することができます。

LlamaIndexは、コストとパフォーマンスのトレードオフを提供することができるため、LLMのデータ拡張に必要不可欠なツールとなっています。これにより、より高度な知識生成や推論を実現することができます。