# LangChainとその影響の理解
**LangChain (opens new window)**は、言語モデルと外部知識ベースのパワーを組み合わせることで、言語モデルの能力を向上させる革新的な技術です。LangChainは、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）を通じて、言語モデルのパラメータ化された知識と外部ソースの非パラメータ化データの間で情報のシームレスな流れを可能にします。
要するに、LangChainは従来の言語モデルと広範な外部知識の間の橋渡しとなります。この接続を活用することで、LangChainは言語モデルが操作する文脈を豊かにし、より正確で文脈に即した出力を実現します。LangChainの進化により、自然言語処理のより高度なパラダイムが可能となり、さまざまなドメインでのカスタマイズとパフォーマンスの向上が実現されました。
現在のテックランドスケープにおけるLangChainの重要性は非常に大きいです。AI駆動のテクノロジーへの依存が増すにつれて、高度な言語理解の必要性がますます重要になっています。LangChainは言語モデルの能力を向上させることで、さまざまなアプリケーションに統合することを可能にし、テキストベースのアプリケーションの範囲内でよりダイナミックで多目的なAIの相互作用が実現されます。
お知らせ: MyScaleDB、革命的なSQLベクトルデータベースがオープンソース化 (opens new window)。
# RAGの基礎
RAGは、リトリーバル機構と生成能力を組み合わせた方法論であり、言語モデルの生成能力に外部知識をアクセスさせることで、より情報豊かで文脈に即した出力を実現します。
RAGは、外部情報を生成プロセスに組み込むことで、言語モデルのパフォーマンスを向上させる重要な役割を果たします。外部情報を生成プロセスに組み込むことで、RAGモデルはさまざまなタスクでより正確で関連性の高い結果を生成することができます。
関連記事: リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションシステムの仕組み (opens new window)。
# RerankingがRAGの強化に果たす役割
**Reranking (opens new window)**は、クエリに関連性に基づいて取得されたドキュメントやデータを再評価し、再配置することです。このプロセスにより、クエリに文脈的に適切なドキュメントを優先的に選択することで、リトリーバル結果を洗練させます。この強化された選択により、モデルが最終的な出力を生成するために使用する情報の品質と正確性が向上します。
高度な言語処理の領域では、rerankingはRAGモデルのパフォーマンスを向上させる重要な技術として浮上しています。しかし、rerankingとLangChainの革新的な機能がどのように相互作用するのか、具体的にはどのようなものなのでしょうか？
# RAGとの連携におけるRerankingの動作
RAGと統合することで、rerankingはリトリーバルプロセスの最適化において重要なステップとなります。関連性と一貫性に基づいて取得されたコンテンツを再評価し、再配置することで、rerankingは最終的な出力がユーザーの意図とドメイン固有の要件に密接に一致するようにします。
# RerankingがRAGモデルにとってゲームチェンジャーとなる理由
- 正確性と関連性の向上
Rerankerの組み込みにより、複雑な情報検索タスクにおける検索結果の精度と関連性が大幅に向上します。この技術を活用することで、RAGモデルは情報の損失に関連する課題を克服し、微妙な言語的ニュアンスを効果的に捉えることができ、より正確な出力を生成することができます。
- Rerankingの実例
ユーザーが医療アドバイスを求めて言語モデルにクエリを投げるシナリオを考えてみましょう。rerankingを通じて、システムは取得されたドキュメントを評価し、ユーザーのクエリと比較して優先順位を付けます。これにより、提供される情報が正確であり、ユーザーの特定の健康上の懸念に高度に関連していることが保証され、応答の信頼性と有用性が向上します。
# LangChainとRerankingの統合の実装手順
LangChainとrerankingの技術を組み合わせることで、RAGシステムのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。言語処理のワークフローにrerankingをシームレスに統合するための実装手順を見ていきましょう。
# Rerankingの始め方
# 必要なツールとリソース
rerankingの取り組みを始める前に、必要なツールとリソースを準備してください。以下は実装を開始するためのいくつかの重要なコンポーネントです。
- LangChainフレームワーク (opens new window)：rerankingアルゴリズムと大規模言語モデルを使用してRAGアプリケーションを開発するのに役立ちます。次のコマンドを使用してLangChainをインストールできます。
pip install langchain
- Cohere Reranking (opens new window)：RAGアプリケーションのパフォーマンスを向上させる強力な言語モデルにアクセスするためのプラットフォームです。Cohereを使用するには、アカウントを設定 (opens new window)し、APIを統合する必要があります。APIはAPIセクションにアクセスするだけで取得できます。次のコマンドを使用して簡単にインストールできます。
pip install cohere
- MyScaleDB (opens new window)：RAGアプリケーションのrerankingアルゴリズムで必要な大規模データセットの管理に最適なスケーラブルなベクトルデータベースソリューションです。MyScaleDBは、効率的なクエリ処理とリトリーバルを確保するための堅牢なデータ管理を提供します。
# 最初のreranking実験のセットアップ
必要なツールを準備したら、最初のreranking実験のセットアップを行いましょう。以下の手順に従ってプロセスを開始します。
- MyScale Vector Storeの設定：指定した
host、port、username、passwordを使用して、ベクトルストアをMyScaleSettingsで設定します。CohereEmbeddingsを使用してベクトルストアを初期化します。
from langchain_community.vectorstores import MyScale, MyScaleSettings
from langchain_cohere import CohereEmbeddings
config = MyScaleSettings(host='ホスト名', port=443, username='ユーザー名', password='パスワード')
index = MyScale(CohereEmbeddings(), config)
- ドキュメントの読み込みと分割：まず、テキストファイルからテキストデータを読み込みます。次に、
RecursiveCharacterTextSplitterを使用して、オーバーラップが100文字である500文字ごとのチャンクにドキュメントを分割します。これにより、埋め込みとリトリーバルの準備が整います。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
documents = TextLoader("../file.txt").load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
- ドキュメントをベクトルストアに追加：前処理されたテキストチャンクをベクトルストアに追加し、埋め込みとインデックス化を行います。
index.add_documents(texts)
- リトリーバーの作成とドキュメントの取得：トップk=20の設定でリトリーバーを構成し、クエリを実行してクエリに関連するドキュメントを取得します。ベクトルストアからトップ20の関連ドキュメントが返されます。
retriever = index.as_retriever(search_kwargs={"k": 20})
query = "ここにクエリを入力してください"
docs = retriever.invoke(query)
この段階では、リトリーバーは単にトップ20の類似ドキュメントを返します。ただし、これらの類似ドキュメントには無関係な情報も含まれている場合があります。次のステップでは、これらのドキュメントを再度フィルタリングし、20の取得ドキュメントから完全に関連性のあるものを選択し、LLMに提供します。
- コンテキスト圧縮とrerankingの設定：Cohereを使用して言語モデルを初期化し、
CohereRerankでrerankerを設定し、ベースのリトリーバーと組み合わせてContextualCompressionRetrieverで圧縮とrerankingを行います。このセットアップにより、コンテキストに基づいて出力を洗練させるため、リトリーバル結果がリファインされます。
from langchain.retrievers.contextual_compression import ContextualCompressionRetriever
from langchain_cohere import CohereRerank
from langchain_community.llms import Cohere
llm = Cohere(temperature=0)
compressor = CohereRerank()
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)
compressed_docs = compression_retriever.invoke(
"ここにクエリを入力してください"
)
rerankerを追加した後、RAGシステムの応答はより洗練され、ユーザーエクスペリエンスが向上し、使用されるトークンの数も減少します。
# Rerankingのための高度なテクニック
# 基本を超えて：reranking戦略の強化
従来のアプローチを超えてreranking戦略を向上させるために、次の高度なテクニックを実装してみてください。
コンテキスト埋め込み (opens new window)：コンテキスト埋め込みを活用して、取得されたコンテンツ内の微妙な意味関係を捉えます。
アドバーサリアルトレーニング (opens new window)：アドバーサリアルトレーニング手法を組み込むことで、モデルの頑健性を向上させ、無関連な情報に対する耐性を高めます。
ダイナミックランキングポリシー (opens new window)：ユーザーフィードバックとインタラクションパターンに基づいて適応するダイナミックランキングポリシーを実装します。
# Cohere Rerank (opens new window)などのAPIを活用する
Cohere Rerankなどの専門のAPIを活用すると、事前学習済みモデルと効率的なreranking統合のための簡素化されたワークフローを提供するAPIを探索できます。これらのAPIを活用することで、RAGフレームワーク内で高度なrerankingメカニズムの展開を迅速化することができます。
関連記事: Prompt Engineering vs Finetuning vs RAG (opens new window)。
# MyScaleDBがRAGアプリケーションを強化する方法
MyScaleDB (opens new window)は、ベクトル化されたデータの効率的な処理により、AIアプリケーションの機能を向上させるために設計されたオープンソースのSQLベクトルデータベースです。このベクトルストアは、AIアプリケーションのダイナミックな要求に必要な堅牢なインフラストラクチャを提供し、データの迅速な取得が重要です。この効率性により、AIシステムの応答時間が加速されるだけでなく、関連性と正確性も向上し、関連情報への迅速なアクセスが保証されます。
MyScaleDBのLangChainとの統合により、RAGシステムの機能が大幅に向上し、生成されるコンテンツの品質に直接影響を与えます。オープンソースのベクトルデータベースであるMyScaleDBは、コミュニティ主導の改善を促進し、AIと言語理解の限界を押し広げようとする開発者にとって、多目的で進化するツールとなっています。
# 最後に
高度な言語処理の領域に進むにつれて、RAGシステムの進化は革新と進歩の証として際立っています。より洗練されたパラダイム (opens new window)の急速な開発により、カスタマイズが可能になるだけでなく、RAGのパフォーマンスと有用性がさらに向上しました。ハイブリッドな手法から自己リトリーバル技術まで、研究者はこれらのモデルの能力を向上させるためのさまざまなアプローチを探求しています。
注目されている重要な側面の1つは、rerankerの役割です。FLARE、S2A (opens new window)、rerankingなどの革新的なアプローチを通じて、2段階リトリーバル (opens new window)プロセスを洗練させることで、RAGシステムはより良い応答を提供することができるようになりました。より良い評価手法への需要は、RAGシステムの継続的な改善と洗練の必要性を強調しています。
