検索拡張生成がナレッジマネジメントを変革する方法（パート 1）

1. はじめに

どの企業にも、製品ガイド、従業員情報、契約書、社内ポリシーなど、数え切れないほどの文書​​があります。散在するファイルからすぐに答えを見つけるのは時間がかかり、非効率的です。

大規模な言語モデルを搭載したエージェントを想像してみてください。エージェントは平易な言葉で相談でき、社内のドキュメントから正確な回答を即座に引き出すことができます。これにより生産性が向上し、コストが削減され、面倒なプロセスが合理化されます。

これを実際に紹介するために、私たちはInsurellmという架空の保険会社のプロトタイプを構築しました。ポリシーから請求書類まで実際のシナリオをシミュレートすることで、検索機能を強化したチャットボットがさまざまな問い合わせを迅速かつ正確に処理します。

2. ユーザー中心のアプローチ

1. 問題の探求

  • ユーザーの問題点:
    従業員は何千もの文書の中から必要なものを見つけるのに苦労します。時には会社のポリシーを確認したり、製品やサービスの詳細が必要になったりすることもあります。適切な文書が見つかったとしても、必ずしも最新の情報ではないため、検索に非常に時間がかかります。
  • ゴール：
    会社の最新の内部ファイルに基づいて質問に答えることができる、高速で正確なチャットボットを構築します。

2. ユーザー調査

  • インタビュー:
    人々は自然言語でやりとりし、最新の正しい情報をすぐに入手したいと考えていることがわかりました。
  • 機能の期待:
    会話ベースのインターフェースにより、ポリシーや製品などの重要な詳細を簡単に確認しながら最新情報を把握できます。

3. プロトタイプ

  • 私たちのチームは、LangChain、Chroma、OpenAIEmbeddings、Gradio インターフェースを統合してプロトタイプを作成しました。
  • ユーザーが質問を入力すると、システムはドキュメントの最も関連性の高い部分を検索し、LLM は検索結果に基づいて回答を作成します。

4. テストとフィードバック

  • ユーザーインタラクション:
    • テスターが自然言語で質問を簡単に入力できるように、Gradio で Web インターフェイスを設定しました。
  • フィードバック：
    • チャットボットは製品や契約に関する回答を即座に提供してくれるので、非常に便利です。データに応じて社内スタッフと社外ユーザーの両方にサービスを提供できます。ただし、ドキュメントが更新されるたびに、システムが最新の情報を取得するようにベクトル化を再実行する必要があります。

3. その他の重要なポイント

RAGとは何ですか?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、テキスト応答を生成する前に、システムがベクター データベースからユーザーのクエリに最も関連性の高いテキストのチャンクを取得し、それらのチャンクを LLM に渡すことを意味します。これにより、最終的な回答がより根拠のある正確なものになります。

なぜ便利なのか?

  • 精度を向上:
    実際の文書から情報を引き出すことで、モデルが「事実を捏造する」リスクが軽減されます。
  • 最新情報を入手:
    ドキュメントが変更された場合は、ユーザーが新しい情報にアクセスできるように再度ベクトル化します。
  • トレーサビリティ:
    回答がどのドキュメントからのものであるかを正確に確認できます。

ビジネスアプリケーション

  • カスタマーサポートチャットボット:
    顧客からの問い合わせを自動的に処理し、人間のエージェントの作業負荷を軽減します。
  • 社内ナレッジマネジメント:
    従業員は、会社のポリシー、製品情報、FAQ をすぐに見つけることができます。
  • 専門エージェント:
    医療や法律などの分野では、正確なガイドラインや法令を参照することで、正確性と信頼性が確保されます。

4. 主要な技術と方法

  1. なぜベクトル化するのでしょうか?
    テキストを意味的に比較するのは簡単ではありません。テキストを数値ベクトルに変換すると、システムは数学的な類似性 (コサイン類似度など) を介して関連するセグメントをすばやく見つけることができます。

2. LangChain メモリを使用する理由
これにより会話履歴が保存され、モデルは以前の Q&A を参照して、より正確でコンテキストに応じた応答を提供できるようになります。

3. クロマベクトルデータベース
テキスト埋め込みを保存し、高速で信頼性の高いドキュメント検索を可能にするオープンソースのベクター データベース。

4. 可視化（t-SNE + Plotly）
高次元の埋め込みがどのように分散され、さまざまなドキュメント タイプがどのようにクラスター化されるかを明確に理解する方法を提供します。

結論

全体のプロセスは次のようになります: ユーザーが質問を入力 → システムが Chroma ベクトル データベースに最も関連性の高いテキストを照会 → LLM がそのテキストを読み取って回答を生成 → ユーザーが結果を確認。

この研究プロジェクトでは、日常業務従事者のニーズに焦点を当て、検索に費やす時間を削減し、人々が情報にすばやくアクセスできるようにすることを目標としました。RAG、ベクトル化、会話メモリ モジュールを使用して、検索機能を強化したチャットボットのプロトタイプを構築しました。このシステムは、ドキュメントの対象範囲を拡大し、モデルを改善しながら、顧客サポート、社内知識管理などに使用できます。これにより、企業は知識管理コストを大幅に削減し、サービス品質と顧客体験を向上させることができます。

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