ゴールデンレトリバー：会社の知識にアクセスする新しい方法

ゴールデン・リトリーバーは、会社が大量の文書をアクセスして利用するのを助けるシステムだよ。この文書には特定の用語やフレーズが含まれてて、新しい技術分野にいるユーザーには混乱を招くことがあるんだ。ゴールデン・リトリーバーは、文書を検索する前に質問の作り方を改善することで、正しい情報を見つけやすくしてるんだ。

#伝統的な方法の苦労

多くの会社は、トレーニング資料や設計文書など、長年にわたって作成されたたくさんの文書を持ってる。新しい社員は、これらの文書の中で必要なことをすぐに理解したり見つけたりするのが難しいんだ。これには、多くの文書が専門用語（ジャーゴン）を使ってるからだよ。ジャーゴンが関わると、普通の質問に対する答え方はしばしば的外れになっちゃう。

大規模言語モデル（LLM）は、質問に答えるために設計された高度なシステムだ。一般的な質問にはうまく答えられるけど、特定の会社の知識には特別にその文書でトレーニングしないと苦労することがある。だけど、これらのモデルをトレーニングするのは高くつくし、新しい情報でエラーが発生することもあるし、古い有用な知識が上書きされちゃうこともある。

#取得拡張生成（RAG）とは？

RAGは、LLMの使い方の違ったアプローチだ。会社の文書でモデル全体を再トレーニングする代わりに、ユーザーの質問に基づいて関連する文書の部分を取得するんだ。RAGは、モデルを文書データベースから情報を引き出すシステムに組み込むことで実現される。これによって、新しい文書が入ってきても、その都度モデルを再トレーニングせずに知識ベースを簡単に更新できるようになるんだ。

それでも、RAGには自社特有のジャーゴンの解釈に関する問題がある。システムがこれらの用語を正しく理解しないと、不正確な結果になることがあるんだ。他の方法は、文書を取得した後にそれを修正しようとするけど、最初の取得が間違っていると、修正してもあまり助けにならないことが多い。

#ジャーゴンの課題

ユーザーが質問するとき、ジャーゴンがあることで混乱を引き起こすことがあるんだ。例えば、同じ用語が異なる文脈で違う意味を持つことがあるからね。これによって、モデルが意味を誤解することもある。また、ユーザーが質問に十分な文脈を含めないことが多く、正しい答えを見つけるのがさらに複雑になってしまう。

いくつかのアプローチは、追加のモデルを使ってユーザーの質問を特定の文脈に分類しようとするけど、これはトレーニングに必要なデータを集めるのにかなりの時間と労力がかかるから、実際的じゃないことが多い。

#ゴールデン・リトリーバーの紹介

ゴールデン・リトリーバーは、従来のRAGの方法を強化することでこれらの課題に取り組むことを目指してるよ。文書を検索する前に質問をより良く作ることに焦点を当ててる。システムは、ユーザーの質問に含まれるジャーゴンを特定して、その文脈に基づいて意味を明確にするんだ。こうすることで、エラーを減らし、正しい文書を見つける可能性を高めてる。

#ゴールデン・リトリーバーの仕組み

ゴールデン・リトリーバーは、オフラインプロセスとオンラインプロセスの二つの主要な部分で構成されてる。

#オフラインプロセス

オフライン部分は、ユーザーが質問を始める前に文書データベースを準備する。いろんな文書形式からテキストを読み取るために光学文字認識（OCR）を使うんだ。そのテキストはLLMを使って短くしたり明瞭にしたりする。こうすることで、ユーザーが後で質問するときに、システムが関連する文書を見つけやすくなるんだ。

#オンラインプロセス

オンライン部分は、ユーザーが質問をするときにインタラクティブに起こる。まず、システムはLLMを使って質問の中のジャーゴンと文脈を特定する。次に、ジャーゴン辞典から定義を引き出して、質問が明確で正確に作られるようにするんだ。この強化された質問はRAGフレームワークに入力されて、システムが最も関連性の高い文書を効果的に取得できるようになる。

#質問処理のステップ

#ジャーゴンの特定

最初のステップでは、ゴールデン・リトリーバーがユーザーの質問にジャーゴンや略語が含まれてるかをチェックする。これは重要で、なぜなら多くの質問には誤解される可能性のある専門用語が含まれてるからだ。LLMは、これらの用語を明瞭さを重視して抽出しリスト化するのを助けるんだ。

#文脈の特定

次に、システムは質問の文脈を特定する。同じ用語が状況によって異なる意味を持つことがあるからね。システムは、LLMが質問を正しく分類できるように、セット例を使ってどうすれば意味が明確になるかを助ける。

#ジャーゴン辞典の照会

ジャーゴンと文脈が特定されたら、次のステップはジャーゴン辞典でそれらを調べることだ。このステップはモデルに正確な定義を提供するために不可欠で、質問が明確かつ理解可能であることを確保するんだ。

#質問の強化

定義と文脈を手に入れたら、元のユーザー質問はこの新しい情報を含むように変更される。これにより、質問自体の混乱を解消して、システムが最も正確な文書を見つけるのを可能にするんだ。

#フォールバックメカニズム

もしシステムが関連情報を見つけられなかった場合、バックアッププランがあるよ。そういうときは、ユーザーに対して情報が足りないせいで質問に答えられないことを伝えて、スペルを確認するか、誰かに確認を取るように提案するんだ。

#ゴールデン・リトリーバーのテスト

ゴールデン・リトリーバーは、文書に基づいて質問にどれだけうまく答えられるかを見るための実験と、略語を正しく特定できるかを評価するための実験の二つを通じてテストされた。

#質問応答実験

最初の実験では、新入社員向けの様々なトレーニング文書から複数選択肢の質問を集めた。ゴールデン・リトリーバーがこれらの質問に対してどれだけうまく答えられるかを、一般的なアプローチと比較して評価するのが目的だった。

結果は素晴らしかったよ。ゴールデン・リトリーバーは通常の方法を大きく上回って、正確さが大幅に増加したんだ。

#略語特定実験

二つ目の実験では、システムが未知の略語を正しく特定する能力に焦点を当てた。ランダムな略語が質問に混ざって、システムがそれを認識して対応できるかを見たんだ。最新のモデルはこれらの略語を高い精度で検出することができたけど、いくつかの課題はまだ残ってた。

#結論

ゴールデン・リトリーバーは、複雑な知識ベースへのアクセスを改善したい会社にとって、期待の持てるソリューションだ。検索の前にユーザーの質問を明確にすることに焦点を当てることで、関連文書の取得能力を高めて、より良い回答とユーザーにとってスムーズな体験を提供するんだ。今後もこのシステムをさらに洗練させていく努力が続けば、どんな技術的環境でも貴重なツールになる可能性があるよ。