RAGの検索精度がググッと向上！「RRA」でAI検索がもっと賢くなる!?

やっほー！AIオタクのぐっさんだよ〜😄
今日は、生成AI界隈で注目の「RRA（Rational Retrieval Acts）」っていう新しい手法について紹介するよ！
これを使えば、既存のRAG（Retrieval-Augmented Generation）の検索精度がさらにアップしちゃうんだって！
さっそく、どんなものか一緒に見ていこう〜✨

RAGって何だっけ？そしてRRAって？

まずはおさらい！RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIが質問に答えるときに、関連する情報を検索して、その情報をもとに回答を生成する仕組みなんだ。
でも、検索部分の精度がイマイチだと、せっかくの回答もズレちゃうことがあるんだよね〜😅

そこで登場するのが「RRA」！これは、既存の検索手法に後から追加できる仕組みで、検索精度をググッと引き上げてくれるんだって！
まるで、AIの検索力にブースターを装着する感じだね〜🚀

RRAの仕組みをざっくり解説！

RRAは、既存の検索手法（例えばBM25やSplade）で生成されたベクトルを調整して、新しいベクトルを作り出すんだ。
具体的には、以下のステップで進むよ：

  1. 既存の手法で、各ドキュメントの重要な単語を表すベクトルを生成。
  2. そのベクトルに含まれる単語の重要度を、ドキュメント全体の情報を考慮して調整。頻出単語の重要度を下げ、珍しい単語の重要度を上げるんだ。
  3. 検索クエリも同様にベクトル化して、類似度の高いドキュメントを選択！

これにより、検索結果の精度が向上するんだって！まさに、AIの検索力に魔法をかける感じだね〜🧙‍♂️✨

実際の効果はどうなの？

RRAを既存の検索手法に追加すると、全体的に検索精度が向上することが確認されているよ！
特に、BM25やSpladeといった手法にRRAを組み合わせると、精度がさらにアップするんだって！
ただし、クエリが短い場合や、もともと精度が高い手法では、効果が控えめになることもあるみたい。

でも、追加で機械学習モデルを導入することなく、精度を引き上げられるのは大きな魅力だよね〜😊

まとめ

RRAは、既存のRAGの検索精度を向上させる新しい手法で、AIの検索力にブースターを装着するようなものなんだ！
追加で複雑なモデルを導入することなく、検索精度をアップできるのは嬉しいポイントだよね〜🎉
ただし、検索対象が変わるごとに再計算が必要なので、その点は注意が必要だよ！

これからのAI検索の進化がますます楽しみになってきたね〜😆

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Posted by takayuki_yamaguchi