検索拡張生成
検索拡張生成とは
検索拡張生成 (RAG) は検索ベースモデルと生成モデルを組み合わせて自然言語理解および生成を改善します。
- RAGで使われている手法
- RAGの仕組み
- 検索拡張生成が重要な理由
- HPEで機械学習モデルにRAGを統合
RAGで使われている手法
検索拡張生成 (RAG) は学習済みレトリバーを使用して、大規模なコーパスやデータベースから重要な情報を効率的に抽出し、言語モデル生成を改善します。事前学習データよりも多くのナレッジにモデルがアクセスできるため、より正確で有益な出力結果が得られます。RAGは複数の外部ナレッジソースを動的に組み合わせ、質問応答、要約、コンテンツ生成を改善します。RAGにより検索と生成を円滑に融合することで、自然言語処理システムが、より正確でコンテキストリッチな出力結果を提供できると期待できます。
RAGの仕組み
- データ統合: 包括的なナレッジベースを作成するため、RAGは内部および外部の複数ソースからの構造化データおよび非構造化データを組み合わせています。これには、あるトピックに関連する情報がカバーすると同時に正確で十分関連性があるナレッジベースを選択する必要があります。RAGでは多くのデータソースを統合することで、検索と生成に利用できる包括的なナレッジベースを保証します。
- 機械学習: クエリに応えて関連性のある情報を効果的に取得するため、RAGでは慎重に収集したナレッジベースを使って検索ベースモデルを訓練します。文脈的に意味を成すテキストを生成するために、検索モデルと生成言語モデルを同時に訓練します。RAGはこのデュアルモデルアプローチにより、動的に取得した情報とそれまでのナレッジを有効に活用して、インテリジェントな回答を生成します。
- ワークフロー統合: 訓練が終わると、RAGモデルを現行のアプリケーションやワークフローに取り入れ、意思決定やコンテンツ作成に役立てます。このつながりによって、企業システムとAPIがシームレスに協調し、多くのユースケースやドメインにまたがる展開や拡張が容易になります。
- 継続的改善: RAGは、継続的なモデル評価と、ユーザー入力やデータソースの変化に応じた改善を通じて、ピーク性能を維持します。ナレッジベースを頻繁にアップデートし、RAGモデルをトレーニングし直すことで、変化を続けるドメインやビジネス要件に対応できる柔軟性を保証し、長期にわたる性能最適化と継続的改善を容易にします。
検索拡張生成が重要な理由
検索拡張生成 (RAG) が重要とされる理由はいくつかあります。
- コンテキスト理解の向上: RAGは検索ベースのアプローチと生成モデルを使って、既存ナレッジと動的に取得した情報を利用します。質問とプロンプトを文脈に沿ってよりよく理解できるため、正確で有益な回答につながります。
- 外部ナレッジへのアクセス: RAGは外部データソースを生成に取り入れてモデルのナレッジを強化します。それにより、特に複数ソースを用いる分野で、より完全で関連性の高い回答を提供できます。
- 性能向上: RAGのリアルタイム情報検索は、質問応答、要約、コンテンツ生成などの自然言語処理を改善します。RAGは外部ナレッジソースを使うことで、正確で有益かつコンテキストリッチな回答を生成できます。
- 適応性と柔軟性: ナレッジベースと訓練データを整理することで、RAGモデルを特定のドメインや用途に適応させることができます。その多用途性から、医療、銀行取引、顧客サービス、情報検索などに利用できます。
- 継続的な学習と改善: RAGではモデルの評価、改善、再訓練を通じて継続的な学習と改善を行います。これにより、データソースやユーザー設定の変更に対応できるようモデルを最新状態に維持し、動的コンテキストで優れた性能を発揮できるようになります。
検索モデルと生成モデルを、両方の性能を向上できるかたちで組み合わせた検索拡張生成は、自然言語処理を大きく前進させます。それにより、人間が行うような分かりやすい回答を生成できるようになります。
HPEで機械学習モデルにRAGを統合
HPEの強力な機械学習開発環境 (MLDE) とGen AIなどのAIサービスを、生成AI向けのHPEの企業コンピューティングインフラストラクチャに使用することで、検索拡張生成 (RAG) を機械学習モデルに統合できます。この統合は次のような内容です。
- HPE MLDEを使用: HPE MLDEが機械学習モデルの開発、訓練、展開を一元的に扱います。MLDEの各種のツールとパッケージで、検索ベースコンポーネントと生成コンポーネントを含むRAGモデルを作成できます。開発者はMLDEの各種の機械学習フレームワークと効率的なリソース管理を利用して、複数のアーキテクチャーを評価し、モデルの性能を最大化できます。
- HPE AI Services – Gen AIを活用: HPEのGen AIサービスは、企業の事業運営と意思決定を向上します。企業はRAGモデルとGen AIサービスを組み合わせることで、コンテキスト理解と動的ナレッジ検索を導入できます。RAGを搭載したチャットボットは消費者の疑問をより正確に見抜いて処理でき、ユーザーの満足度を向上します。
- HPEのエンタープライズコンピューティングインフラストラクチャにGen AIを展開: HPEのコンピューティングインフラストラクチャは生成AIアプリケーションに対応できるよう作られています。拡張性、信頼性、セキュリティに優れ、RAGモデルを用いる要求の厳しい環境でもミスなく動作します。HPEのアーキテクチャーはデータ管理もサポートしており、大規模ナレッジベースを迅速に検索できます。
機械学習モデルにRAGを統合するには、HPEのMLDE、Gen AI、生成AI向けエンタープライズコンピューティングインフラストラクチャが必要です。この組み合わせを利用して先進的なAIアプリケーションを設計および展開し、コンテキスト理解と動的ナレッジ検索を用いてビジネス価値とイノベーションを実現できます。
