RAGONITEで会話型応答を革新する

会話型質問応答（ConvQA）は、人々が自然言語で質問をして答えを見つける手助けをする方法だよ。これは、たくさんのデータを簡単に検索できるように保存するおしゃれな方法、RDF知識グラフ（KG）とうまく連携するんだ。通常の方法は、質問を取ってSPARQLというクエリに変えるんだけど、これがこのデータに特化してるのさ。でも、いくつかの問題もあるんだ。

SPARQLはちょっと脆弱で、特に質問が複雑になると大変なんだ。それに、抽象的な質問にも苦手。だから、ただSPARQLだけじゃなくて、新しいシステムを導入して、より良い結果を得るために2つのアプローチを組み合わせてるんだ。KGから作ったデータベースからSQLクエリを使ってデータを引き出したり、KGの事実を説明しているテキストを探したりしてる。

面白いところは、最初の回答が役に立たなかったら、システムが再度情報を引き出しに行けること。これで情報のフローが楽になって、より明確な回答が得られるんだ。詳しく説明するし、BMWの車を例にしてその仕組みを見せるよ。

#知識グラフの基本

知識グラフは、事実を理解しやすい形で保存してる。主語-述語-目的語（SPO）と呼ばれるシンプルな構造を使っていて、これは各事実が小さな文みたいなもので、「何か（主語）が何か（述語）を何か（目的語）にする」って感じ。

例えば、「BMW X5の価格は50,000EURだ」って事実があるとする。ここで、BMW X5が主語、hasが述語、50,000EURが目的語。この構造のおかげで、データを管理する人が複雑なルールを作らずに作業しやすくなってる。

誰かがKGのデータについて質問したいとき、普通はSPARQLを使うんだ。SPARQLは、グラフの形式に合った質問をするための特別な言語だと思って。けど、大規模言語モデル（LLM）が登場してから、日常の言語をSPARQLに変換するより先進的な方法が出てきて、プロセスがかなり簡単になったんだ。

#2つのアプローチ

ConvQAシステムは質問をしやすくするけど、まだ課題がある。質問の一部が言われていないことが多くて、システムがユーザーが本当に求めていることを理解するのが難しいんだ。一番いいLLMでも、複雑な質問をSPARQLクエリに翻訳するのは大変なんだ。

そこで、私たちは2つのアプローチを提案する。まず、KGから形成されたデータベースに対してSQLクエリを実行してシンプルなリクエストに対応する。次に、テキスト検索を使って曖昧な質問に対処するんだ。

魔法が起こるのは、最初の結果が良くなければ、システムが自動的に再試行して、より多くの情報を引き出し、ユーザーにより明確な答えを提供するプロセスの間なんだ。こうすることで、ユーザーは会話を続けながらフォローアップの質問ができるんだ。

#RAGONITEって何？

RAGONITEが登場したよ。これは、こうした問題をユーザーフレンドリーに解決するための巧妙なシステムだ。RAGONITEはRetrieval Augmented Generation ON ITErative retrieval resultsの略。主に2つの分野がある。一つはSQLクエリを実行するし、もう一つはKGの事実に関する口頭説明に基づいてテキストを取得するんだ。これは、データベースを掘り下げるアシスタントと、辞書を読むアシスタントがいるみたいなもんだ。

例えば、「BMWスポーツモデルの0から100km/hまでの平均加速時間は？」って誰かが質問したら、RAGONITEは質問を処理してSQLクエリを生成し、文脈と詳細を提供できるテキストを探すんだ。もし回答が満足いかなければ、さらに情報を引き出しに行けるんだ。

#データベースの作成

RAGONITEがその魔法を発揮するためには、KGからデータベースを作成しなきゃならない。まず、KGをある形式（NTriples）から別の扱いやすい形式（Turtle）に変換することから始まる。各事実は主語ごとにグループ化されて、ユニークなエンティティが特定されてテーブルを形成するんだ。

主語をプライマリーキーとして使うから、関連情報を簡単に追跡できるんだ、まるで家系図を整理するみたいに。新しいデータが入ってきたら、適切なテーブルに追加されて、すべてがきれいに整理されるよ。

#知識グラフを言葉にする

いくつかの質問はトリッキーで、少し常識が必要なんだ。たとえば、「BMW X7の革新的なハイライトは？」ってユーザーが聞いたら、システムはこれをもっと良く解釈する必要があるんだ。そこで、RAGONITEはKGの事実を自然言語の文章にしてるんだ。

これがLLMにとって抽象的な問い合わせを理解して応えるのに役立つ。システムはデータをフレンドリーな文に変換するためにシンプルなルールを使って、小さな詳細もちゃんとキャッチしてくれる。

#検索プロセス

RAGONITEの取得プロセスは、2つの分野で回答を探すことを含む。最初の検索がイマイチだったら、システムはプロセスを繰り返すことができるんだ。犬が棒を取ってくるみたいに、正しいものが来るまで繰り返すんだ。

ステップとしては、ユーザーが質問を入力して、RAGONITEが意図明示的なSQLクエリを作成して、関連するテキストを探す。最初の試みがしっかりした答えを提供できなければ、別のラウンドを提案するんだ。LLMはこのフィードバックを使って検索を微調整し、正しい情報を探すようにする。

#両方の分野からの回答の統合

2つの分野が結果を集めると、LLMがそれをまとめて一貫した答えを形成するんだ。だから、システムは一つの方法を選ばなくても済む。むしろ、SQL結果とテキストの洞察を融合させて、ユーザーにスムーズな返答をするんだ。

この統合は、情報の出どころを示す引用を加えることもできる。まるで、答えを教えてくれるだけじゃなくて、どの本のどのページにその情報が載っているかを指摘してくれる個人ガイドみたいな。

#オープンLLMサポート

RAGONITEは、さまざまなLLMと連携できるように設計されていて、ローカルにホストできるものも含まれてるんだ。これで、データセキュリティを気にするユーザーにとって、フレキシブルで適応力があるんだ。Llama-3などのオープンLLMのローカル展開もサポートしていて、技術へのアクセスが広がってるよ。

#さらなる情報の追加

RAGONITEは、バックエンドシステムに追加のテキストを挿入することもできるんだ。例えば、ウェブドキュメントから情報を引き出して、KGだけに限らない知識ベースを広げることができる。だから、ユーザーがもっと一般的なことを聞いても、RAGONITEはその追加の詳細を提供する準備ができてるんだ。

#RAGONITEが実際にどう機能するか

RAGONITEを使って、BMW X1がクーペより高いかどうかを調べようと想像してみて。質問を入力すると、システムはすぐに回答を探し始めるよ。最初のラウンドでは、X1の高さに関するSQL結果をチェックするかもしれなくて、それが部分的な情報を与えてくれるんだ。

次に、システムはギアを切り替えて、クーペモデルとの比較を見つけるためにテキスト記録を検索するかもしれない。十分な情報を集めたら、最終的な答えが生成されて、参照と一緒に返されるよ。

このデザインのおかげで、会話が流れるようになって、ユーザーがフォローアップの質問をしても追跡を失わないんだ。まるで、いつでも助けてくれる知識のある友達とチャットしてるみたい。

#結果とパフォーマンス

RAGONITEがテストされたとき、同業他社と比べてかなりのパフォーマンスを見せたんだ。二重アプローチは、SQLやテキスト取得のいずれか一方を使うよりも正しい答えを多く導き出した。どちらの方法にも強みはあるけど、組み合わせることでより強固なシステムが生まれてる。

このシステムは、他がしばしば苦労する複雑な質問に取り組むのに特に優れてた。抽象的なクエリをより良く処理するために言語化を利用して、従来のクエリで生じるギャップを埋めることができたんだ。

スピードに関しても、RAGONITEは効率的だった。質問をしてから答えを得るまでのプロセスは平均して数秒で完了したよ。この迅速なターンアラウンドタイムは、リアルタイムのインタラクションにとって実用的なんだ。

#RAGONITEの未来

今後のRAGONITEには、興味深い可能性がたくさんあるよ。1つは、システムをさらに強化して、RAGONITEの各部分が過去の間違いから学び、反応を改善できる機能を取り入れることなんだ。

もう1つの目標は、さまざまなコンポーネントの統合を完璧にして、シームレスに連携させること。システムの特定の部分を微調整することで、時間が経つにつれてさらに良いパフォーマンスを引き出すこともできる。

#結論

RAGONITEは、データクエリの伝統的な方法と現代の会話型AIを組み合わせた革新的なシステムだ。SQLとテキスト取得の両方を使用することで、ユーザーの意図を理解し、正確な回答を提供する上での大きな課題に対処しているんだ。

さまざまな質問を扱うための知的なアプローチを取り入れていて、知識グラフや会話型AIの世界を深く掘り下げたい人にとって価値あるツールだよ。こんなシステムが手元にあれば、車についての質問でも、どんなトピックでも、ずっと楽しくて、あまり怖くなくなるんだ。だから次にBMWや他のことについての熱い質問があれば、RAGONITEが必要な友達になるかもしれないね！