【LangChain】セマンティック検索ではなく、RetrievalQAを使うメリット
セマンティック検索とはなんですか？
(chatGPTの回答)
セマンティック検索（意味検索）とは、検索キーワードと検索対象の文章がどれだけ意味的に関連しているかを考慮した検索手法のことです。従来の検索手法では、キーワードと対象文書の単語の一致度に基づいて検索結果が表示されますが、セマンティック検索では、単語の一致だけでなく、文書の意味を理解して関連性を評価します。
セマンティック検索の主な目的は、ユーザーが求める情報により正確かつ効率的にアクセスできるようにすることです。これにより、ユーザーが入力したキーワードと検索対象の文章が完全に一致していなくても、意味的な関連性が高い検索結果を提供することができます。
以前書いたこちらの記事で行っていたのはセマンティック検索で、ユーザーの質問文とQA表のQから最も近いものを取ってきて、AnswerをchatGPTによしなに返してもらうというものでした。
セマンティック検索ではなく、LangChainのRetrievalQAを使うメリットは以下になります。
(chatGPTの回答)
「Retrieval Augmented Generation」（RAG）とは、検索ベース（Retrieval）と生成モデル（Generation）を組み合わせた自然言語処理手法です。セマンティック検索と比較してRAGを採用するメリットは以下の通りです。
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コンテキストの理解：RAGは、生成モデル（例えば、GPT-3などのトランスフォーマーモデル）を利用して、検索キーワードや質問に対するコンテキストの理解を行います。これにより、より適切な回答や文章を生成することができます。
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大規模データセットへの対応：RAGは、検索モデルを用いて大規模なデータセットから関連する文書を抽出し、生成モデルに入力します。これにより、大量の情報の中から適切な回答や文章を生成することが可能になります。
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転移学習：RAGは、生成モデルが事前学習済みの場合、その知識を活用して新しいタスクに適応させることができます。これにより、少量のデータで効果的な学習が可能になります。
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複雑なタスクへの対応：RAGは、質問応答や文章生成だけでなく、概要生成、翻訳、対話システムなど、多様な自然言語処理タスクに対応することができます。
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高品質な生成結果：RAGは、検索モデルと生成モデルの両方を組み合わせることで、より適切な情報を元に高品質な文章や回答を生成できます。このため、ユーザーに対してより正確で有益な情報を提供することができます。
RAGを採用することにより、コンテキストの理解や転移学習を活用して、高品質な回答や文章を生成することが可能になります。これにより、様々な自然言語処理タスクに対応し、ユーザーに対して有益な情報を提供することができます。
実際、RetrievalQAを試したら、回答の質が上がりました。皆さんもぜひRetrievalQAを使ってみてください。
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