ハイブリッド検索と再ランキングを備えたコンテキストRAGシステムの構築

このガイドでは、コンテキスト検索拡張生成（RAG）システムの構築を詳細に、コンテキスト情報とハイブリッド検索技術を組み込むことにより、標準のRAGアプローチを強化します。標準のRAGシステムは、カスタムデータに関する質問に答えるのに効率的ですが、ドキュメントチャンクによるコンテキスト損失に苦しむことがよくあります。この改善されたシステムは、この制限に対処します。

目次：

• 素朴なラグアーキテクチャ
• 素朴なぼろきれの制限
• ハイブリッドラグワークフロー
• コンテキスト検索が説明しました
• コンテキスト検索の実装
• コンテキストの取得前処理
• ハイブリッド検索と再ランキングアーキテクチャを備えたコンテキストラグ
• 実践的な実装：
  • 依存関係のインストール
  • OpenAI APIキー入力
  • 環境可変セットアップ
  • データセットの取得
  • JSONウィキペディアドキュメント処理
  • コンテキスト情報を使用したPDF研究論文処理
  • Vectorデータベースインデックス作成とセマンティック検索
  • BM25インデックス作成とキーワード取得
  • アンサンブル検索によるハイブリッド検索
  • Rerankerを使用したレトリバーの拡張
• よくある質問

素朴なぼろきれアーキテクチャ：

基本的なRAGシステムには次のことが含まれます。

1. データ処理とインデックス作成：ドキュメントはロード、チャンク、埋め込み、ベクトルデータベースに保存されます。

2. 検索と応答の生成：ユーザークエリが処理され、同様のチャンクが取得され、LLMは取得したコンテキストを使用して応答を生成します。

素朴なぼろきれの制限：

• 孤立したチャンクによる文脈情報の損失。
• 最適ではない検索パフォーマンス。
• セマンティックな類似性だけに依存しています。

ハイブリッドラグワークフロー：

このアプローチは、セマンティックとキーワードの検索を組み合わせています。

TF-IDFの改良であるBM25は、キーワード検索に使用され、ドキュメントの長さの因数分解に使用されます。両方の方法の結果は、相互ランク融合（RRF）を使用して組み合わされます。

コンテキスト検索：

この手法は、大規模な言語モデル（LLM）によって生成されたコンテキスト情報を準備することにより、チャンクの品質を向上させます。人類の研究は、このアプローチの利点を強調しています。

コンテキスト検索前処理アーキテクチャ：

このパイプラインは、ドキュメントを処理し、それらをチャンクし、LLMを使用してコンテキスト情報を生成し、各チャンクにこのコンテキストを準備します。 LLM使用のコスト最適化戦略について説明します。

ハイブリッド検索と再ランキングアーキテクチャを備えたコンテキストラグ：

このアーキテクチャは、コンテキスト前処理、ハイブリッド検索（セマンティックおよびキーワード検索）、アンサンブル検索（RRF）、および再ランキング（BAAI/BGE-Reranker-V2-M3などのクロスエンコーダーモデルを使用）を改善するために統合します。

実践的な実装：このセクションでは、Langchain、PymupDF、ChromAdb、BM25、およびOpenaiの埋め込みとLLMを使用したコード例を備えた詳細なステップバイステップガイドを提供します。コードは、データの読み込み、処理、インデックス作成、検索、および応答生成をカバーします。この例では、ウィキペディアの記事と研究論文を使用しています。サンプルクエリでパイプラインをテストすると、システムの有効性が示されています。

結論：このガイドは、ハイブリッド検索と再ランキングを備えたコンテキストRAGシステムの構築を成功裏に実証し、ナイーブRAGシステムと比較して検索精度と応答の質の向上を紹介します。

よくある質問：このセクションは、RAGシステム、その制限、およびこの改善されたアーキテクチャで使用される手法に関する一般的な質問に答えます。

以上がハイブリッド検索と再ランキングを備えたコンテキストRAGシステムの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。