I RAG、エージェント、AI 検索を構築するためのオープンソース ライブラリ

検索拡張生成 (RAG) とは何ですか?

検索拡張生成 (RAG) は、関連情報の検索と応答の生成を組み合わせた AI 技術です。これは、最初に外部ソース (ドキュメントやデータベースなど) からデータを取得し、次にこの情報を使用して、より正確でコンテキストを認識した回答を作成することによって機能します。これにより、AI はトレーニングの内容だけに依存するのではなく、事実に基づいたより良い応答を提供できるようになります。

検索拡張生成 (RAG) はどのように機能しますか?

RAG (検索拡張生成) は、外部ソースからの関連情報を使用して AI の応答を強化することによって機能します。簡潔な説明は次のとおりです:

1. ユーザーが質問すると、RAG はさまざまなデータ ソース (データベース、Web サイト、ドキュメントなど) を検索して関連情報を見つけます。
2. 次に、この取得した情報と元の質問を組み合わせて、より多くの情報を提供するプロンプトを作成します。
3. この強化されたプロンプトは言語モデルに入力され、質問に関連し、取得された情報で強化された応答が生成されます。このプロセスにより、AI は事前トレーニングされた機能とともに外部の知識ソースを活用することで、より正確で最新のコンテキストを認識した回答を提供できるようになります。

検索拡張生成 (RAG) は AI モデルにどのように役立ちますか?

RAG は、現実世界の外部データで内部知識を強化することで、AI の信頼性と最新性を高めます。 RAG は、いくつかの重要な方法で AI モデルも改善します。

1. 最新情報へのアクセス: RAG は、外部ソース (ドキュメント、データベース、Web など) から関連するリアルタイム情報を取得します。これは、トレーニング データが古くても AI が正確な応答を提供できることを意味します。
2. 精度の向上: AI の訓練された知識だけに依存するのではなく、RAG はモデルが最も関連性の高いデータに基づいて応答を生成することを保証します。これにより、回答がより正確になり、事実に基づいたものになります。
3. コンテキストの理解の向上: 取得したデータとユーザーのクエリを組み合わせることで、RAG はよりコンテキストを認識した回答を提供でき、AI の応答が状況に合わせてより具体的であるように感じられます。
4. 幻覚の軽減: 純粋な AI モデルは、時々「幻覚」を示したり、情報をでっち上げたりします。 RAG は、回答を事実に基づく取得データに基づいて行うことでこれを軽減し、不正確または捏造された情報の可能性を減らします。

検索拡張生成を行うための 7 つのオープンソース ライブラリ

RAG の実行に役立つオープンソース ライブラリをいくつか見てみましょう。これらのライブラリは、ドキュメントのインデックス作成から検索、言語モデルとの統合に至るまで、RAG システムを効率的に実装するために必要なツールとフレームワークを提供します。

1. スワール

SWIRL は、検索拡張生成 (RAG) アプリケーションを強化するオープンソース AI インフラストラクチャ ソフトウェアです。データの移動やコピーを行わずに、データ ソース全体での高速かつ安全な検索を可能にすることで、AI パイプラインを強化します。 SWIRL はファイアウォール内で動作し、実装が簡単でありながらデータのセキュリティを確保します。

ユニークな点:

• ETL やデータの移動は必要ありません。
• プライベート クラウド内での高速かつ安全な AI 導入。
• 20 を超える大規模言語モデル (LLM) とのシームレスな統合。
• 安全なデータ アクセスとコンプライアンスを実現するために構築されています。
• 100 個のアプリケーションからのデータ取得をサポートします。

⭐️ SWIRL on GitHub

2. コグニタ

Cognita は、モジュール式で本番環境に対応した検索拡張生成 (RAG) システムを構築するためのオープンソース フレームワークです。 RAG コンポーネントが整理され、ローカルでのテストや大規模な展開が容易になります。さまざまなドキュメント取得や埋め込みをサポートし、完全に API 駆動型であるため、他のシステムへのシームレスな統合が可能です。

ユニークな点:

• スケーラブルな RAG システムのためのモジュラー設計。
• 技術者以外のユーザーがドキュメントや Q&A を操作するための UI。
• 増分インデックス作成は、変更を追跡することで計算負荷を軽減します。

⭐️ GitHub の Cognita

3.LLMウェア

LLM Ware は、エンタープライズ対応の検索拡張生成 (RAG) パイプラインを構築するためのオープンソース フレームワークです。プライベートかつ安全に展開できる小規模で特殊なモデルを統合するように設計されており、複雑な企業ワークフローに適しています。

ユニークな点:

• エンタープライズ タスク向けに最適化された 50 の微調整された小規模モデルを提供します。
• モジュール式でスケーラブルな RAG アーキテクチャをサポートします。
• GPU なしで実行できるため、軽量の導入が可能です。

⭐️ GitHub 上の LLMWare

4.RAGフロー

RagFlow は、ドキュメントの深い理解を使用した検索拡張生成 (RAG) に焦点を当てたオープンソース エンジンです。これにより、ユーザーは構造化データと非構造化データを統合して、引用に基づいた効果的な質問回答を行うことができます。このシステムは、簡単な導入オプションを備えたスケーラブルなモジュール式アーキテクチャを提供します。

ユニークな点:

• 複雑なデータ形式を処理するための文書の深い理解機能が組み込まれています。
• 幻覚のリスクを軽減した根拠のある引用。
• PDF、画像、構造化データなどのさまざまなドキュメント タイプのサポート。

⭐️ GitHub の RAG フロー

5.グラフRAG

GraphRAG は、構造化された知識グラフを組み込むことで LLM 出力を強化するように設計された、モジュール式のグラフベースの検索拡張生成 (RAG) システムです。プライベート データを使用した高度な推論をサポートするため、企業や研究アプリケーションに最適です。

ユニークな点:

• ナレッジ グラフを使用してデータ検索を構造化し、強化します。
• プライベート データの処理が必要な複雑なエンタープライズ ユースケースに合わせて調整されています。
• 大規模な展開のための Microsoft Azure との統合をサポートします。

? GitHub 上のグラフ RAG

6.干し草の山

Haystack は、本番環境に対応した LLM アプリケーションを構築するためのオープンソース AI オーケストレーション フレームワークです。これにより、ユーザーはモデル、ベクトル データベース、ファイル コンバーターを接続して、RAG、質問応答、セマンティック検索などの高度なシステムを作成できます。

ユニークな点:

• 検索、埋め込み、推論タスクのための柔軟なパイプライン。
• さまざまなベクトル データベースおよび LLM との統合をサポートします。
• 既製モデルと微調整モデルの両方でカスタマイズ可能です。

? GitHub の干し草の山

7. 嵐

STORM は、トピックを調査し、引用を含む完全なレポートを生成する、LLM を利用したナレッジ キュレーション システムです。高度な検索方法を統合し、多視点からの質問をサポートし、生​​成されたコンテンツの深さと正確さを強化します。

ユニークな点:

• 根拠のある引用を含むウィキペディアのような記事を生成します。
• 人間と AI の共同的な知識キュレーションをサポートします。
• 外部検索ソースをサポートするモジュール設計。

? GitHub 上の嵐

検索拡張生成における課題

取得拡張生成 (RAG) は、データの関連性の確保、遅延の管理、データ品質の維持などの課題に直面しています。いくつかの課題は次のとおりです:

• データの関連性: 取得したドキュメントがクエリとの関連性が高いことを確認することは、特に大規模なデータセットやノイズの多いデータセットの場合には困難な場合があります。
• レイテンシ: 外部ソースを検索するとオーバーヘッドが追加され、特にリアルタイム アプリケーションで応答時間が遅くなる可能性があります。
• データ品質: 低品質または古いデータは、AI によって生成された不正確または誤解を招く応答につながる可能性があります。
• スケーラビリティ: パフォーマンスを維持しながら大規模なデータセットと大量のユーザー トラフィックを処理することは複雑な場合があります。
• セキュリティ: データのプライバシーを確​​保し、機密情報を安全に扱うことは、特に企業環境において非常に重要です。

SWIRL のようなプラットフォームは、ETL (抽出、変換、ロード) やデータ移動を必要としないことでこれらの問題に取り組み、データへのより高速かつ安全なアクセスを保証します。
SWIRL を使用すると、取得と処理がユーザーのファイアウォール内で行われるため、関連性の高い高品質な応答を確保しながらデータのプライバシーを維持できます。既存の大規模言語モデル (LLM) およびエンタープライズ データ ソースとの統合により、RAG の遅延とセキュリティの課題を克服するための効率的なソリューションになります。

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