RAG ワークフローを理解する: Python での検索拡張生成

検索拡張生成 (RAG) ワークフローは、検索機能と生成機能を組み合わせた自然言語処理 (NLP) の高度なアプローチです。これは、モデルがトレーニング データと外部知識ソースの両方に基づいて応答を生成する必要があるタスクに特に役立ちます。この記事では、RAG の仕組み、その使用例、Python での実装方法について詳しく説明します。

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検索拡張生成 (RAG) とは何ですか?

RAG は、次の 2 つのコンポーネントを組み合わせたハイブリッド アプローチです。

1. 取得者: 外部ナレッジ ベースから関連するドキュメントまたは情報を取得します。
2. ジェネレーター: 取得したドキュメントに基づいて、一貫した文脈に関連した応答を生成します。

これらのコンポーネントを組み合わせることで、RAG ワークフローを使用すると、モデルはスタンドアロンの生成モデルと比較して、より正確でコンテキストを認識した最新の出力を生成できます。

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RAG ワークフローの仕組み

1. 入力クエリ: ユーザーは、質問やプロンプトなどのクエリを入力します。
2. ドキュメント検索: 検索機能は、Elasticsearch、ベクトル データベース、または単純なテキスト コーパスなどの外部データベースで関連するドキュメントを検索します。
3. コンテキスト埋め込み: 取得されたドキュメントは、追加のコンテキストを提供するために元のクエリとともにジェネレーターに渡されます。
4. 応答の生成: ジェネレーターはクエリと取得したドキュメントを使用して、最終応答を生成します。

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RAG の主な使用例

1. 質問回答: 内部および外部の両方の知識ベースを使用して正確な回答を提供します。
2. チャットボット: 最新の知識またはドメイン固有の知識で会話型 AI システムを強化します。
3. カスタマー サポート: FAQ やマニュアルの大規模なコーパスから回答を取得して生成することで、クエリを解決します。
4. 研究支援: 科学論文やその他の研究資料に基づいて質問を要約し、回答します。

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Python での RAG の実装

ここでは、Python を使用した基本的な RAG ワークフローの段階的な実装を示します。

1. 必要なライブラリをインストールします:

   pip install transformers langchain faiss-cpu sentence-transformers

1. レトリバーをセットアップする: 効率的に検索するには、FAISS などのベクトル データベースを使用します。

   from sentence_transformers import SentenceTransformer
   import faiss

   # Initialize embedding model
   model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

   # Example documents
   documents = [
       "Python is a versatile programming language.",
       "Transformers are powerful models for NLP tasks.",
       "FAISS is used for vector similarity search."
   ]

   # Generate embeddings
   doc_embeddings = model.encode(documents)

   # Create FAISS index
   dimension = doc_embeddings.shape[1]
   index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
   index.add(doc_embeddings)

1. ジェネレーターを定義します: Hugging Face の事前トレーニング済み言語モデルを使用します。

   from transformers import pipeline

   # Initialize text generation pipeline
   generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

1. レトリバーとジェネレーターを統合する: レトリーバーとジェネレーターを組み合わせて、RAG ワークフローを形成します。

   def rag_pipeline(query):
       # Retrieve similar documents
       query_embedding = model.encode([query])
       distances, indices = index.search(query_embedding, k=2)
       retrieved_docs = [documents[i] for i in indices[0]]

       # Generate response using retrieved documents
       context = "\n".join(retrieved_docs)
       prompt = f"Context: {context}\nQuery: {query}\nAnswer:"
       response = generator(prompt, max_length=50, num_return_sequences=1)

       return response[0]['generated_text']

   # Example query
   query = "What is FAISS?"
   print(rag_pipeline(query))

1. ワークフローをテストする: スクリプトを実行し、さまざまなクエリを指定してシステムのパフォーマンスをテストします。

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RAG ワークフローの利点

1. 精度の向上: 外部の知識を活用して、状況に応じて正確な応答を生成します。
2. 柔軟性: 知識ベースを変更することでさまざまなドメインに適応します。
3. スケーラビリティ: FAISS のようなスケーラブルな取得メカニズムを使用して、大規模なデータセットを効率的に処理します。

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結論

検索拡張生成 (RAG) ワークフローは、検索と生成を統合することにより、NLP の大幅な進歩を表します。汎用性が高く、顧客サポートから研究まで幅広い分野で応用できます。上で示したように、Python で RAG を実装することで、特定のニーズに合わせた強力なコンテキスト認識 AI システムを作成できます。

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さまざまな検索システムを自由に試したり、アプリケーションに合わせてジェネレーターを微調整したりしてください。 RAG ワークフローの可能性は無限大です!

以上がRAG ワークフローを理解する: Python での検索拡張生成の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。