RAGシステムの精度向上のための重要ポイント１０個

簡単にまとめました。

自分のRAGシステムをもう一度見直すときに、使ってみて下さい

RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの精度を向上させるには？

1. 高品質なナレッジベースの構築

• コンテンツの品質と網羅性: 正確で最新、かつ網羅的な情報をナレッジベースに含める
• 構造化データの活用: メタデータを適切に付与し、検索性を高める
• 定期的な更新: 情報の鮮度を保つための更新メカニズムを確立する

2. 効果的なチャンキング戦略

• 適切なチャンクサイズの決定: 情報の意味的まとまりを保持しつつ、検索に最適なサイズを見極める
• オーバーラップの活用: チャンク間の連続性を保つための重複領域の設計
• コンテキスト保持: 重要な文脈情報が分断されないようなチャンキング手法の採用

3. 高度なベクトル表現とインデックス

• 最適なエンベディングモデルの選択: ドメインや用途に適したエンベディングモデルを使用
• 次元削減技術の活用: 効率性と精度のバランスを取る
• ハイブリッドインデックス: ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせた多角的アプローチ

4. 検索・ランキングの最適化

• 複数のリトリーバルの組み合わせ: BM25やDense Retrievalなど複数の検索手法の統合
• クエリ拡張: 元のクエリを拡張し、より多様な関連情報を取得
• 再ランキング: 初期検索結果を精査し、より関連性の高い情報を優先する二段階検索

5. プロンプト設計とコンテキスト管理

• 効果的なプロンプトテンプレート: 取得した情報を最大限に活用するためのプロンプト設計
• コンテキストウィンドウの最適化: トークン制限内で最も価値のある情報を含める戦略
• マルチステップ推論: 複雑なクエリを段階的に処理するアプローチ

6. 評価とフィードバックループ

• 多角的な評価指標: 正確性、関連性、完全性など複数の側面からの評価
• 人間のフィードバックの活用: 利用者からのフィードバックを収集・分析する仕組み
• 継続的な改善サイクル: 評価結果に基づくシステムの定期的な調整と改善

7. 先進技術の導入

• 自己RAG: 生成モデルが自身の出力を評価・修正するメカニズム
• 階層的検索: 情報をより効率的に取得するための階層構造の活用
• マルチモーダル拡張: テキスト以外のデータ形式（画像、音声など）への対応

RAGシステムの精度向上は、これらの要素を総合的に検討し、継続的に改善していくことで実現できます。特定のユースケースや要件に応じて、これらの戦略の重点を調整していくことが重要です。