RAG (Retrieval-Augmented Generation) は、生成力とリアルタイムのデータ検索を組み合わせて、LLM を非常に効果的に強化する最近の方法です。RAG により、特定の AI 駆動型システムは、正確で関連性があり、データによって強化されたコンテキスト出力を生成できるため、純粋な LLM よりも優位に立つことができます。
RAG最適化は、データチューニング、モデルの微調整、およびプロンプトエンジニアリングで構成される総合的なアプローチです。この記事では、これらのコンポーネントを詳細に検討し、これらのコンポーネントが企業にとってどのように最適であるかについての洞察を得ます。 エンタープライズ AI モデル。
AIパフォーマンス向上のためのデータ強化
- データのクレンジングと整理: データは、エラー、重複、無関係なセクションを削除するために、適切に使用する前に必ずクリーンアップする必要があります。たとえば、カスタマー サポート AI を考えてみましょう。AI は、古い情報が公開されないように、正確で最新の FAQ のみを参照する必要があります。
- ドメイン固有のデータセットの挿入: 特定のドメイン向けに開発された特殊なデータセットを注入することで、パフォーマンスが向上する可能性があります。成果の一部は、医療分野の AI に医学雑誌や患者のレポート (適切なプライバシーを考慮したもの) を注入して、医療 AI が情報に基づいた回答を提供できるようにすることです。
- メタデータの使用: 使用されるメタデータには、タイムスタンプ、著者、場所の識別子などの情報を含めることができます。これにより、コンテキストを正しく把握して検索しやすくなります。たとえば、AI はニュース記事がいつ投稿されたかを把握できるため、その情報はより新しいものであるというシグナルが送られ、要約で前面に出てくる可能性があります。
RAG 用データの準備
- データ収集： これは、モデルが常に最新の状況を把握できるように、新しいデータを収集または取り込む最も基本的なステップです。たとえば、天気予報に慎重な AI は、実行可能な予測を量産するために、気象データベースから常にデータと時間を集めている必要があります。
- データクリーニング: 入ってくる生データについて考えてみましょう。まずは生データを確認してから、さらに処理してエラーや矛盾、その他の問題を取り除く必要があります。これには、長い記事を短いセグメントに適切に分割して、AI がコンテキストフリー分析中に関連部分のみに集中できるようにするなどの作業が含まれる場合があります。
- チャンク情報: データがクリーニング プロセスをすべて完了すると、各チャンクがモデル トレーニング ステージで分析された制限と要因を超えないように、データが小さなチャンクに整理されます。すべての抽出は、いくつかの段落に適切に要約するか、他の要約手法を活用する必要があります。
- データ注釈: データのラベル付けや識別を含む操作プロセスは、コンテキストに関する情報を AI に伝えることで検索を向上させるまったく新しい手法を追加します。これにより、一般的な感情や気持ちでラベル付けされた顧客フィードバックを有用なテキスト アプリケーションに操作して、より効果的な感情分析が可能になります。
- QAプロセス: QA プロセスでは、厳格な品質チェックを実施して、品質の高いデータのみがトレーニングおよび取得プロセスを通過できるようにする必要があります。これには、一貫性と正確性について手動またはプログラムによる二重チェックが含まれる場合があります。
特定のタスクに合わせて LLM をカスタマイズする
LLM のパーソナライゼーションとは、特定のタスクを実行する際のモデルの効率性を高めたり、特定の業界を促進する目的で AI のさまざまな設定を調整することです。ただし、このモデルのカスタマイズは、パターンを認識するモデルの能力を高めるのに役立ちます。
- モデルの微調整: 微調整とは、特定のデータセットでモデルをトレーニングし、ドメイン固有の微妙な違いを理解できるようにすることです。たとえば、法律事務所は、多くの法的文書を精査した上で、この AI モデルを選択してその後契約書を正確に作成する可能性があります。
- 継続的なデータ更新: モデルのデータ ソースが適切であることを確認し、進化するトピックに対応できるほど関連性を保つ必要があります。つまり、金融 AI は最新の株価や経済レポートをキャプチャするためにデータベースを定期的に更新する必要があります。
- タスク固有の調整: 特定のタスクに合わせて調整された特定のモデルは、機能とパラメータのいずれかまたは両方を、その特定のタスクに最適なものに変更することができます。たとえば、感情分析 AI は、特定の業界固有の用語やフレーズを認識するように変更できます。
RAG モデルのための効果的なプロンプトの作成
プロンプト エンジニアリングは、完璧に作成されたプロンプトを使用して目的の出力を生成する方法として理解できます。目的の出力を生成するように LLM をプログラミングしていると考えてください。RAG モデルに効果的なプロンプトを作成する方法は、次のとおりです。
- 明確かつ正確なプロンプト: より明確な質問の方が、より良い回答が得られます。「テクノロジーについて教えてください」と尋ねるのではなく、「スマートフォン テクノロジーの最新の進歩は何ですか」と尋ねると役立つかもしれません。
- プロンプトの反復的な進歩: フィードバックに基づいてプロンプトを継続的に改良することで、効率が向上します。たとえば、ユーザーが回答を技術的すぎると感じた場合、プロンプトを調整して、より簡単な説明を求めることができます。
- コンテキストプロンプトテクニック: プロンプトはコンテキストに応じて、ユーザーの期待に近い応答をカスタマイズできます。たとえば、プロンプト内でユーザーの好みや以前のやり取りを使用すると、はるかにパーソナルな出力が生成されます。
- プロンプトを論理的な順序で配置する: プロンプトを論理的な順序で整理すると専攻しやすくなります
重要な情報です。たとえば、歴史的な出来事について質問する場合、まず「何が起こったのですか?」と尋ねてから、「なぜそれが重要だったのですか?」と尋ねる方が適切です。
RAGシステムから最高の結果を得る方法は次のとおりです
定期的な評価パイプライン: いくつかの評価によると、評価システムを設定すると、RAG が長期にわたって品質を追跡するのに役立ちます。つまり、RAG の検索部分と生成部分の両方のパフォーマンスを定期的に確認します。つまり、さまざまなシナリオで AI が質問にどれだけうまく答えられるかを確認します。
ユーザー フィードバック ループを組み込む: ユーザー フィードバックにより、システムが提供する機能を継続的に改善できます。また、このフィードバックにより、ユーザーは早急に対処する必要がある問題を報告することもできます。
