AI幻覚の改善

この記事では、検索能力と生成能力を統合することで応答の精度を高める最先端のAI手法である検索総生成（RAG）について説明します。 RAGは、応答を生成する前に、知識ベースから最初に関連する現在の情報を最初に取得することにより、信頼できるコンテキストに関連する回答を提供するAIの能力を高めます。このディスカッションでは、効率的なデータ検索のためのベクトルデータベースの使用、類似性マッチングのための距離メトリックの重要性、およびRAGが幻覚や混乱のような一般的なAIの落とし穴を緩和する方法など、RAG​​ワークフローを詳細にカバーしています。 RAGを設定および実装するための実用的な手順も提供されており、これはAIベースの知識検索を改善することを目的としたすべての人にとって包括的なガイドになります。

主要な学習目標

• RAGシステムの基本原則とアーキテクチャを把握します。
• リアルタイムデータの応答を接地することにより、RAGがAI幻覚を減らす方法を理解し、事実上の正確性と関連性を改善します。
• RAGのデータ検索プロセスにおけるベクトルデータベースと距離メトリックの役割を調べます。
• AIの幻覚を最小限に抑え、RAG出力の事実上の一貫性を高めるための戦略を特定します。
• 優れた知識の検索のためにRAGの設定と実装に関する実用的な知識を得る。

*この記事は、***データサイエンスブログソンの一部です。

目次

• 検索された高級世代とは何ですか？
• RAGアーキテクチャの分解
• Rag vs.従来のAI
• ベクトルデータベースの理解
• ベクトルデータベース：OLAP、OLTP比較
• ぼろきれの距離メトリック
• 幻覚とコンパブレーションに対処します
• ラグワークフロー
• 結論
• よくある質問

検索された高級世代とは何ですか？

RAGは、応答を生成する前に関連情報を取得することにより、回答の精度を向上させるAIメソッドです。トレーニングデータのみに依存している従来のAIとは異なり、RAGはデータベースまたは知識ソースを最新または特定の情報を検索します。この情報は、より正確で信頼できる答えの生成に通知します。 RAGアプローチは、検索モデルと生成モデルを組み合わせて、特にNLPタスクで生成されたコンテンツの品質と精度を高めます。

さらなる読み取り：知識集約型NLPタスクの検索された生成

RAGアーキテクチャの分解

RAGワークフローは、検索と生成の2つの主要な段階で構成されています。段階的なプロセスの概要を以下に示します。

ユーザークエリ/プロンプト

「量子コンピューティングの最新の進歩は何ですか？」などのユーザークエリ。プロンプトとして機能します。

検索フェーズ

このフェーズには3つのステップが含まれます。

• 入力：ユーザーのクエリ/プロンプト。
• 検索：システムは、関連情報のためにナレッジベース、データベース、またはドキュメントコレクション（ベクトルデータベースにベクトルとして保存されることが多い）を検索します。
• 検索：システムは、最も関連性の高いドキュメントまたは情報チャンクをトップN（例えば、上位5または10）を取得します。

生成フェーズ

このフェーズには3つのステップも含まれます。

• 統合：取得されたドキュメントは、追加されたコンテキストの入力クエリと組み合わされます。
• 回答生成：生成モデル（GPTやトランスベースのモデルなど）は、入力クエリと取得データの両方を使用して応答を生成します。
• 出力：モデルは、精度を向上させるために検索された情報に基づいた最終的なコンテキストに関連する応答を生成します。

応答出力

システムは、純粋に生成されたモデルが生成できるものよりも優れている、事実上正確で最新の応答を返します。

Rag vs.従来のAI

RAGとの有無にかかわらずAIを比較すると、RAGの変換力が強調されます。従来のモデルは事前に訓練されたデータのみに依存していますが、RAGはリアルタイムの情報検索で応答を強化し、静的と動的なコンテキスト認識出力の間のギャップを埋めます。

ベクトルデータベースの理解

ベクトルデータベースは、セマンティックの類似性に基づいて、RAGでの効率的かつ正確なドキュメントまたはデータ検索に重要​​です。正確な用語マッチングに依存するキーワードベースの検索とは異なり、ベクトルデータベースはテキストを高次元空間のベクトルとして表し、同様の意味を一緒にクラスタリングします。これにより、RAGシステムに非常に適しています。ベクトルデータベースはベクトル化されたドキュメントを保存し、AIモデルのより正確な情報検索を可能にします。

（残りのセクションは、元の情報と画像の配置を維持し、再構築と再構築の同様のパターンに従います。）

以上がAI幻覚の改善の詳細内容です。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。