質問応答システムが高度化するにつれて、開発者はパフォーマンスを向上させるための新しい手法を模索しています。有望なアプローチの 1 つが、情報検索と生成言語機能を組み合わせた RAG (検索拡張生成) モデルです。研究者は、ドメイン固有のデータの検索に使用される埋め込みを微調整することで、RAG モデルの回答精度を大幅に向上させる方法を発見しました。この記事では、この手法の詳細について説明します。
RAG の紹介
埋め込みの調整が RAG モデルに非常に効果的である理由をよりよく理解するには、まず RAG 自体の背景について説明する必要があります。
RAGとは何ですか?
RAG は Retrieval-Augmented Generation の略です。これは、情報検索と生成モデルを組み合わせた方法です。RAG モデルは、まず関連情報を取得し、その情報に基づいて回答を生成します。これにより、複雑な質問に回答するモデルの能力が向上します。RAG モデルには、リトリーバーとジェネレーターの 2 つの部分があります。リトリーバーは、質問に基づいて大規模なドキュメント コーパスから関連するスニペットを取得します。ジェネレーターは、それらのスニペットを使用して、一貫した回答を生成します。このアプローチは、最新の情報を動的に取得できるため、オープン ドメインの質問回答に適しています。
RAG モデルの長所と限界
従来のテキスト検索モデルや生成モデルと比較して、RAG モデルにはいくつかの利点があります。
- より正確で有用な検索結果を提供できます
- 複雑なクエリや長いテキストを処理できる
- ユーザーの意図に基づいてパーソナライズされた検索結果を生成できる
ただし、RAG モデルにもいくつかの制限があります。
- トレーニングと推論には計算コストがかかる
- トレーニングデータとモデル容量に対する高い要件
- 専門分野からのクエリやテキストの処理が困難
RAG における埋め込みの役割
RAG の基本を説明したので、埋め込みがどのように重要な役割を果たし、最適化できるかについて詳しく見ていきましょう。
ドメインデータにおける異なる埋め込みモデルの比較
この実験では、リコールテストに 30,000 以上の知識スニペットと 600 の標準ユーザー質問を使用しました。主に、中国語と英語の入力データに対する m3e-base、bge-base-zh、bce-embedding-base_v1 モデルのリコールパフォーマンスを比較しました。
ドメインデータへの埋め込みモデルの微調整
- データ収集: ドキュメント、Q&A ペアなど、ドメイン関連の十分なデータを収集します。このデータには、ドメイン内の主要な知識ポイントと一般的な質問が含まれている必要があります。
- 前処理: データをクリーンアップして前処理し、ノイズと冗長性を除去してデータの品質を確保します。
- 微調整: ドメイン データで事前トレーニング済みの埋め込みモデル (BERT など) を微調整します。ドメイン データでトレーニングを継続すると、モデルがそのドメインのセマンティクスと言語の使用法に適応しやすくなります。
- 評価と最適化: RAG で微調整された埋め込みモデルのパフォーマンスを評価し、必要に応じてトレーニング パラメータとデータセットを調整して、パフォーマンスをさらに最適化します。
微調整により、埋め込みモデルはドメイン固有のセマンティクスをより適切に理解できるようになり、RAG モデルの検索および生成機能が向上し、回答率と品質が向上します。
m3e モデルを例に挙げます。
ダウンロード: https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base
微調整リファレンス: https://github.com/wangyuxinwhy/uniem/blob/main/examples/finetune.ipynb
ドメイン データを微調整し、リコールを再テストした後、リコール率が直接的に 33% 増加していることがわかりました。これは非常に有望な結果です。
結論
埋め込みモデルの微調整は、RAG 回答率を向上させる効果的な方法です。ドメイン データを微調整することで、埋め込みモデルはドメイン固有のセマンティクスをよりよく理解できるようになり、RAG モデルの全体的なパフォーマンスが向上します。RAG モデルはオープン ドメイン QA で大きな利点がありますが、特定のドメインでのパフォーマンスにはさらなる最適化が必要です。今後の研究では、より多くの微調整方法とデータ品質の改善を検討し、ドメイン全体で RAG モデルの回答精度と使いやすさをさらに向上させることができます。
