Shelly Palmerのメールマガジンに珍しく「ブランドマーケター」向けの記事があったので取り上げてみました。最後に要約とイベントの案内がありますので見てください。

RAG: ブランドマーケターが知るべきこと

独自データをAIワークフローに使用することは、ブランドマーケティングを変革する可能性を秘めていますが、万能なソリューションは存在しません。さらに悪いことに、この分野は専門用語と誇大宣伝で満ちています。誇大宣伝についてはあまりできませんが、AIに焦点を当てた議論を促進するための高レベルの概念で武装することはできます。それを念頭に置いて、生成AIワークフローに独自データを組み込むための最も人気のある方法の一つであるリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）の概要を簡単に説明します。

RAGデータベースとは何か？

RAGデータベースは、外部データソース（あなたの独自データや第三者データ、文化的洞察やトレンドデータなど）を統合することにより、大規模言語モデル（LLM）の機能を強化するシステムです。本質的に、RAGはデータを断片化し—例えば文、段落、または短い質問への回答などの小さなデータ量—それが必要なときにLLMによって取り出されます。顧客の洞察、キャンペーンの結果、またはその他の機密情報など、独自データを使用する能力は、よりパーソナライズされ効果的なメッセージングを作成することで競争上の優位性を提供することができます。

セキュリティ

独自データの使用は固有のリスクを伴います。AIデータセキュリティは、いくつかの重要な分野をまたいだ共同作業であることを認識することが重要です。セキュリティオペレーション（SecOps）チームが脅威の検出、監視、および対応を扱い、データガバナンスチームと協力して適切な管理と規制への準拠を保証します。法務およびコンプライアンスチームは独自データ使用に関するポリシーを施行し、データサイエンスおよびエンジニアリングチームはRAGデータベースのようなシステムの設計および保守にセキュリティが統合されることを保証します。さらに、IT／インフラストラクチャチームがアクセス制御とネットワークセキュリティを監督し、リスク管理およびデータプライバシー担当者は機密データへのリスクを評価および軽減するための重要な役割を果たします。RAGシステムでデータを使用する準備をする際には、各ステップで適切な管理が施されていることが、パフォーマンスとセキュリティの両方を維持する上で不可欠です。

RAGデータ準備プロセスの理解

RAGシステムでデータを適切に使用するためには、まずデータの準備が必要です。「チャンキング」という重要な概念があり、これはデータを小さく扱いやすい断片に分けることで、LLMが効率的にデータを取得できるようにするプロセスです。LLMは情報を一度に全てではなく、段階的に処理するように設計されているため、このプロセスは重要です。適切なチャンキングにより、必要な時に最も関連性の高いデータ断片のみが取得されます。
RAGシステムにおける「ファインチューニング」は、基盤となる言語モデルをさらに訓練し、あなたの独自データに関連するタスクに特化させることを含みます。このプロセスにより、RAGシステムは特定のビジネスニーズに基づいたより正確で文脈に適応した反応を生成することができます。また、ファインチューニングは、システムが外部データを取得する方法を最適化し、最も関連性の高い情報が組み込まれるようにします。
最終的な訓練技術、例えばモデルの重みを調整したり、出力を洗練させたりすることで、初期訓練後のシステムを最適化するのに役立ちます。これらの技術は、モデルが独自データとどのようにやり取りするかを洗練することにより、パフォーマンスとセキュリティの両方を向上させます。

RAG技術の一般的な手法：複雑さと価値のマッチング

RAGデータベースのためのデータ準備プロセスは一貫していますが、複雑さ、コスト、価値が異なるいくつかの異なる方法論が存在します。以下に簡単な概要を示します。
業界は急速に進化しており、これらのアプローチは実際には異なる名前で少し違っていることがあります。定義に注意し、違いが明らかになり、合意されるところを理解してください：
• スタンダードRAG：ドキュメントをチャンクに分割し、リアルタイムで取得します。コスト効果が高く、応答速度が重要な単純なアプリケーションに適しており、関与するデータ構造の単純さから、セキュリティリスクも比較的低いです。
• フィードバック駆動型またはイテレーティブRAG：精度に焦点を当て、生成された応答のエラーを修正するために複数のパスを実行します。これにより精度は向上しますが、エラー訂正に必要なフィードバックループのために複雑さとコストが増加します。ユーザー満足度と精度が最優先事項の場合に価値があります。
• 二段階RAG（別名推測デコーディングまたは二段階検索）：初期ドラフトを生成する小型の専門モデルと、出力を検証する大型モデルを使用します。この並列処理により、応答時間が短縮されつつ高い精度が維持されます。高速かつ正確な応答が必要な場合、追加の計算コストは正当化されます。
• マルチソースRAG：複数のデータソースを統合し、より広範囲の入力から応答品質を向上させます。これにより複雑さは増しますが、多様なデータセットが必要な場合に、ニュアンスのある包括的な応答を作成するための重要な価値を追加します。
• アダプティブRAG：アダプティブエージェントを使用して、リアルタイムで情報取得戦略を調整します。リアルタイムアプリケーションに非常に価値がありますが、モジュール統合とリアルタイムの意思決定が必要なため、複雑さとコストが高くなります。
• セルフリトリーバルRAG：モデルが独自の出力を取得してコンテキストを精練することを可能にします。これにより一貫性が向上し、時間の経過とともに精度が改善されます。モデルが徐々に賢く自立していく必要がある場合に、中長期的な効率向上を提供する中コストのソリューションです。

コストの考慮事項

各RAG手法の複雑さはコストに直接影響を及ぼしますが、それは金銭的なものだけでなく、時間や技術的な専門知識に関するものでもあります。たとえば、スタンダードRAGは単純でコスト効果が高く、基本的な検索タスクに適していますが、複数のデータソースを統合したり、リアルタイムの適応性が求められるアダプティブRAGやマルチソースRAGは、複雑さとコストが増します。独自データを活用して応答品質を向上させつつ厳密なセキュリティを確保したい場合、イテレーティブRAGやマルチソースRAGの高いコストが正当化されるかもしれません。しかし、概念実証などのより単純で速い解決策には、スタンダードまたは二段階RAGが適切かもしれません。

信じて進む

あなたの役割はRAGを選択することではなく、正しい人々やベンダーがデータに対して正しい決定をしていることを確認することです。チャンキング、ファインチューニング、および訓練後の処理について尋ねること。RAG技術の範囲について問い合わせることで、IT部門、データサイエンス部門、法務部門、セキュリティチーム、および供給業者との意味のある会話が保証されます。これにより、AIを活用して成長を促進し、安全かつ効果的に独自データを活用するための一歩を踏み出すことになります。

江端より：皆さん如何だったでしょうか？記事の要約を一番下に置きましたがその前に情報です。

江端がお手伝いしている生成AIベンチャーのAlmondo (https://almondotech.com/) が今回のテーマでもあるRAGに関するセミナーを実施しますので、是非みなさんご参加ください。

AI活用Meetup】RAGのその先

https://almondo-ai-meetup.peatix.com/view

記事の要約：

RAGデータ準備プロセスの理解

RAGシステムでデータを適切に使用するためには、まずデータの準備が必要です。「チャンキング」という重要な概念があり、これはデータを小さく扱いやすい断片に分けることで、LLMが効率的にデータを取得できるようにするプロセスです。LLMは情報を一度に全てではなく、段階的に処理するように設計されているため、このプロセスは重要です。適切なチャンキングにより、必要な時に最も関連性の高いデータ断片のみが取得されます。

RAGシステムにおける「ファインチューニング」は、基盤となる言語モデルをさらに訓練し、あなたの独自データに関連するタスクに特化させることを含みます。このプロセスにより、RAGシステムは特定のビジネスニーズに基づいたより正確で文脈に適応した反応を生成することができます。また、ファインチューニングは、システムが外部データを取得する方法を最適化し、最も関連性の高い情報が組み込まれるようにします。

最終的な訓練技術、例えばモデルの重みを調整したり、出力を洗練させたりすることで、初期訓練後のシステムを最適化するのに役立ちます。これらの技術は、モデルが独自データとどのようにやり取りするかを洗練することにより、パフォーマンスとセキュリティの両方を向上させます。

以上となります。みなさん如何だったでしょうか？