Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、応答を生成する前に、トレーニングデータソースを超えた信頼できる知識ベースを参照することによって、大規模な言語モデルの出力を洗練させる方法です。
この記事では、それが実際にどのように機能するかを簡単な言葉で説明します。
ユーザーがいると想像してみてください。ユーザーは人間、ボット、または他のアプリケーションであり、特定の質問に対する答えを求めています。例えば、彼らは「南地域の顧客におけるQ1の解約率は何でしたか？」と尋ねるかもしれません。
この質問の最初の部分は、一般的な大規模言語モデル（LLM）の範囲内にあります。しかし、「南の顧客からのQ1」に必要なデータの特異性は、ビジネスに特有であり、時間とともに変化するため、LLMでは直接利用できません。
これを管理するためには、複数のデータソースが必要になる場合があります。これにはPDF、他のビジネスアプリケーション、さらには画像が含まれることがあります。特定のクエリに正確に回答するためには、正しいデータにアクセスすることが重要です。
RAGにおけるベクトルデータベースの役割
必要なデータを収集すると、それは ベクトルデータベースに入力されますこのデータベースは、構造化データと非構造化データの両方を数学的な配列形式に整理します。これは、生のデータと比較して、機械学習や生成AIモデルにとってより理解しやすいものです。このベクトルデータベースにクエリを実行することで、質問に関連するデータを含む埋め込みを取得します。
この埋め込みはLLMに再投入され、正確で出所が明確なデータで元のプロンプトを豊かにします。LLMはこの強化されたプロンプトを処理し、元の質問に対する答えを提供し、正確さと関連性を確保します。
新しいデータがベクトルデータベースに入ると、Q1の顧客離れ率などの進行中のクエリに関連する埋め込みが更新されます。この継続的な更新により、次のクエリが最新で関連性のある情報を受け取ることが保証されます。
AI駆動のデータ分析におけるリスクの軽減
ベクトルデータベースに入るデータの品質は、生成される出力にとって非常に重要です。クリーンで適切に管理されたデータを確保することが不可欠です。また、プロセスで使用されるLLMの透明性も重要です。信頼性と正確性を確保するために、トレーニングプロセスが透明なLLMを使用することが重要です。
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