RAG アーキテクチャが LLM の制限をどのように克服するか

オープンソースの中国コミュニティチームは、共有の名のもとに、オープンソースの中国コミュニティの背後にあるストーリーを伝える初のライブブロードキャストを行いました。」

検索拡張生成により、LLM およびリアルタイム AI 環境の再発明が容易になり、より適切で正確な検索結果が生成されます。

Naren Narendran 著「How RAG Architecture Overcomes LLM Limitations 」から翻訳。

このシリーズの最初の部分では、さまざまな業界や地域の組織で生成 AI と大規模言語モデル (LLM)の採用が増えていることを強調しました。企業は、リアルタイム AI アプリケーションがデジタルパフォーマンスを向上させ、飽和市場で競合他社を上回り、より強力な顧客関係を構築し、利益率を向上させる強力なエンジンであると強く信じています。

Gartnerによると、2026 年までに、多様なデータとメディア形式を特徴とするマルチモーダル AI モデルが AI ソリューション 10 個のうち 6 個を占めるようになるでしょう。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 の幻覚など、汎用 LLM の制限は、これらの AI モデルの高い検索精度とパフォーマンスの障害となります。ただし、このシリーズのパート 1 で説明したように、ベクトルデータベースを使用することで、企業はこれらの課題を軽減し、AI アプリケーションを進化させることができます。

Retrieval Augmented Generation (RAG) は、ベクトルデータベースを利用して既製の LLM の制限を克服するアーキテクチャフレームワークです。この記事では、RAG の機能と利点、および RAG が LLM およびリアルタイム AI 環境の完全な変革を促進する方法について説明します。ただし、RAG の利点について説明する前に、LLM の制限に対するもう 1 つの一般的な解決策である微調整について説明します。

LLM の制限に対処する 2 つの方法

RAG は LLM の制限を克服する最も効果的な方法の 1 つですが、これが唯一の解決策ではありません。以下で両方の方法について説明します。

微調整

微調整には、既製のソリューションなどの既存の事前トレーニング済み LLM を使用し、それをさらに多くのエポックでトレーニングすることが含まれます。企業は、必要に応じて、臨時または定期的に LLM を微調整できます。

微調整には、より小規模なデータセットまたは非常に特殊なデータセットが含まれることがよくあります。たとえば、医療または教育の企業は、環境の特定のニーズを満たすために汎用 LLM を微調整したい場合があります。

微調整は強力なオプションですが、時間とリソースを大量に消費するため、多くの人にとっては手の届かないオプションとなっています。

検索拡張生成 (RAG)

RAG は、企業が独自のベクトルデータベースを LLM および AI のエコシステムおよびプロセスの前駆体として使用できるようにするアーキテクチャフレームワークです。 RAG は、これらの検索結果を LLM への追加入力として使用し、答えを形作るために使用できます。 RAG は、外部ベクトルデータベースを通じて、高度にコンテキスト化されたリアルタイムの企業固有の企業データを提供することにより、LLM 結果の精度を向上させます。

重要なのは、RAG を使用すると、企業が LLM を再トレーニングすることなくこれを実行できるようになります。 RAG スキーマを使用すると、プロンプトまたはクエリに対する応答を作成する前に、LLM が外部データベースにアクセスできるようになります。

RAG は、再トレーニングプロセスをバイパスすることにより、検索の精度とパフォーマンスを損なうことなく AI アプリケーションを強化するための費用対効果が高く便利な方法を企業に提供します。

RAG の機能と利点

RAG の基本は理解できたので、次にその主な機能と主な利点に焦点を移したいと思います。

検索品質の向上

検索品質の向上は、企業が RAG によって得られる最初のメリットの 1 つです。汎用の事前トレーニング済み LLM の検索精度と品質には限界があります。なぜ？なぜなら、最初のトレーニングデータセットで許可されているものしか実行できないからです。時間の経過とともに、これにより非効率が生じ、クエリに対する応答が不正確または不十分になる可能性があります。

RAG を使用すると、企業はより階層的、総合的、文脈に応じた検索を期待できます。

独自のデータを組み込む

RAG を使用するもう 1 つの利点は、追加のデータセット、特に独自のデータによる LLM の強化です。 RAG モデルは、この独自のデータ (外部ベクトルデータベースで数値ベクトルに正規化された) がアクセス可能であり、取得可能であることを保証します。これにより、LLM は複雑で微妙な組織固有のクエリを処理できるようになります。たとえば、従業員がプロジェクト、専門的記録、または人事ファイルに固有の質問をした場合、Enhanced RAG LLM はこの情報を簡単に取得できます。独自のデータセットを含めることで、LLM がサイケデリック反応を誘発するリスクも軽減されます。ただし、企業は自社とユーザーのセキュリティと機密性を維持するために、堅牢なガードレールを確立する必要があります。

RAG の明白な利点に加えて、あまり明白ではありませんが、同様に強力な利点がいくつかあります。 RAG は、検索品質を向上させ、独自のデータを組み込むことにより、企業が LLM をさまざまな方法で活用し、事実上あらゆるユースケースに適用できるようにします。また、企業が社内データ資産を最大限に活用するのにも役立ち、データ管理エコシステムを積極的に最適化する動機となります。

OutlookRAG

RAG は、人間の質問に対して、より適切で状況に応じた、幻覚のない応答を生成するのに役立ちます。 RAG を使用すると、ユーザーにとってチャットボットの応答がより速く、より正確になります。もちろん、これは単なる単純な使用例です。生成 AI と LLM は、さまざまな業界や地域にわたって普及しています。したがって、ベクトルデータベースを使用して AI アプリケーションを最適化できる可能性は無限にあります。

将来の多くのシナリオやユースケースでは、1 秒未満の意思決定、比類のない検索精度、総合的なビジネスコンテキストが必要です。ベクトルの力、特に類似性検索による力が、これらのシナリオで成功するための鍵となります。不正行為の評価や製品の推奨などのユースケースを検討してください。これらは、同じ高速ベクトル処理原理を活用して、類似性とコンテキストを強化します。これにより、LLM ベクトルデータベースがさまざまな設定で迅速かつ適切な結果を達成できることが検証されました。

ベクターデータベースを使用して企業が達成できることには制限がありません。最も重要なことは、ベクターデータベースにより、どの組織も AI 革命への参加から疎外されていると感じることがなくなるということです。

LLM バリアの防止

AI の導入は普及しており、マルチモーダル LLM モデルが標準になりつつあります。これに関連して、企業は LLM の従来の制限が重大な障害を引き起こさないようにする必要があります。検索の精度とパフォーマンスは必須であり、企業は既製の LLM の課題を改善し、解消する方法を継続的に模索する必要があります。

微調整は潜在的な解決策ですが、多くの場合、費用と時間がかかります。すべての企業が、汎用 LLM を定期的に微調整するために必要なリソースを持っているわけではありません。検索拡張生成は、LLM の制限を超え、企業が外部データセットを使用して AI エコシステムを強化するのに役立つ、より経済的、便利、効率的な方法です。

RAG の主な利点には、検索品質の向上、独自のデータセットを含めることができる機能、LLM のより多様な使用例が含まれます。

RAG は AI 環境を強化できる強力なモデルですが、LLM およびベクトルデータベースの分野における継続的な進歩は、リアルタイム AI 環境がまだ初期段階にあり、未来は可能性に満ちていることを示しています。

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