LLM の弱点を補うためにベクトルデータベースを使用する方法

ベクトルデータベースを使用すると、企業はコスト効率が高く、持続可能な方法で汎用の大規模言語モデルを組織固有の用途に適応させることができます。

著者 Naren Narendran のHow to Cure LLM Weaknesses with Vector Databasesから翻訳されました。

何年もの間、人々は人工知能がビジネスに与える潜在的な影響について推測してきました。現在、さまざまな業界の企業が大規模言語モデル (LLM)と生成人工知能 (GenAI)を活用し始めています。マッキンゼーは、 GenAI の導入により世界経済が4 兆 4000 億ドルもの利益を得る可能性があり、AI と LLM の利用がこれまで以上に魅力的になる可能性があると考えています。

既製の LLM は、一般的な人工知能を組織構造に組み込む比較的簡単な方法であるため、魅力的です。ただし、LLM には、潜在的な利点を相殺する可能性のある重大な欠点があります。それは、ドメイン固有の背景が欠如していることです。単純な使用例では、これは問題にならない可能性があります。ただし、本番環境やその他のより複雑なコンテキストでは、汎用 LLM が独自の一連の課題を生み出す可能性があります。

企業はリアルタイム AI アプリケーションやツールにますます注目しており、これらの制限を超えていく必要があります。 AI 主導の環境を手頃な価格で持続可能な方法で強化するにはどうすればよいか疑問に思われるかもしれません。答えはベクトルデータベースです。この記事では 2 部構成のシリーズの最初の部分で説明します。

ビジネスに対する LLM の制限

ベクトルデータベースの世界に入る前に、既製の LLM の 3 つの重要な制限について見ていきます。

古いトレーニングデータ

LLM が取り込むトレーニングデータによって、最終的にその機能が決まります。データが常緑であることはほとんどないため、これは重大な制限です。むしろ、データは特定の時点のスナップショットであることが多く、最終的には無関係になったり、不正確になったりする可能性があります。

AI アプリケーションの精度はトレーニングデータの品質と鮮度に完全に依存するため、古いデータは大きな影響を与えます。

組織固有のコンテキストの欠如

既製の LLM のトレーニングデータは、さまざまな公的および民間のソースから取得されます。これらのデータにより、LLM のすべての機能が提供されます。企業にとって憂慮すべきことは、汎用 LLM には組織固有のコンテキストが欠けていることです。これは、既存の LLM が特定の企業に固有の独自データを活用していないためであり、さまざまな固有のコンテキストが認識されないことを意味します。

人工知能の錯覚

自信はLLMの長所でもあり、短所でもあります。彼らは、たとえ答えが完全に間違っていたとしても、質問に絶対の確信を持って答える驚異的な能力を持っています。AI 幻覚として知られるこの現象は、不正確、ばかげた、または潜在的に危険な出力を引き起こす可能性があります。

信頼性と業務効率が強力で高品質な LLM に依存している企業にとって、AI の幻想は重大な脅威となります。また、既製の LLM は古いデータやドメインに無関係なデータを使用するリスクを常に抱えているため、AI の幻想の脅威が迫っています。

ベクトルデータベースを理解する: ベクトルの埋め込み

ベクトルデータベースが LLM やその他のリアルタイム AI アプリケーションをどのように改善できるかを理解するために、まずそのデータベースの内容について説明します。

ベクトルデータベースは、ベクトル埋め込みのインデックス付きリポジトリです。ベクトル埋め込みは、テキスト、ビデオ、写真、オーディオなどのさまざまな形式のデータの数学的または数値表現です。ベクトル埋め込みは、異種の読み取り可能なデータを一連の数値に変換することにより、(表面的なものではなく) 意味的な値を提供します。基本的に、ベクトル埋め込みは、関係、コンテキスト、深い意味に基づいてデータを分類します。

LLM のコンテキストでは、さまざまなデータ形式の複雑なセマンティクスを標準化された数値表現に変換することが重要です。数学的言語と論理を使用することにより、ベクトル埋め込みは、以前は異質だったデータ全体でより高度な検索と取得の精度を提供します。これは、検索、クラスタリング、分類、異常検出の最適化に役立ちます。どの機械学習 (ML) アルゴリズムもベクトル埋め込みから恩恵を受けることができるため、これは企業にとって変革をもたらす可能性があります。

ベクトルデータベースが既製の LLM をどのように改善するか

既製の LLM では、トレーニング中に使用されるベクトル埋め込みが未公開または不明のままであることが多く、その理解と能力の限界を評価することが困難になります。ただし、ほとんどの LLM には機能が組み込まれているため、企業はドメイン固有のデータを LLM に挿入して、組織固有の知識のギャップに対処できます。独自の情報やその他のドメイン固有の情報のベクトル埋め込みを含む補完的な LLM ベクトルデータベースを LLM に統合することで、企業は独自のニーズに基づいて既製の AI ソリューションを強化できます。

ベクターデータベースを使用して LLM を強化および最適化すると、上記の既製製品のリスクも排除されます。

たとえば、より新しく関連性のあるデータを定期的に追加できる場合、企業は LLM が古いデータを活用することを心配する必要はありません。さらに、独自のデータを含むベクトルデータベースを追加することで、組織は AI 幻覚の可能性を大幅に減らすことができます。

AI 導入のメリットは簡単には得られません。ただし、LLM ベクトルデータベースを理解して活用することで、企業は強力なリアルタイム AI アプリケーションの可能性を最大限に引き出すことができます。

LLM およびベクトルデータベース: 今後の方向性

生成 AI と LLM はさまざまな分野で普及しています。多くの組織がこれらのテクノロジーを活用して、バックエンドインフラストラクチャを強化し、サービスと製品を強化し、各分野のリーダーになりつつあります。既製の LLM はリアルタイム AI アプリケーションを実行するための優れた出発点ですが、課題や制限も伴います。これらの鍵となるのは、古いトレーニングデータ、組織固有のコンテキストの欠如、AI の幻想です。

ベクトルデータベースと埋め込みは、これらの LLM の課題に対する強力な解毒剤であり、検索精度を大幅に向上させることができます。

このシリーズのパート 2 では、企業が独自のベクトルデータベースを自社の LLM および AI エコシステムに追加して、既製の LLM の制限に対処するのに、検索拡張生成(RAG) アーキテクチャフレームワークがどのように役立つかを検討します。Aerospike のエンタープライズグレードのベクトル検索ソリューション__ がどのようにして大規模な場合でも一貫した精度を実現するかを*学習* してください。

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