ユニバーサルクエリエンジンで非構造化データを分析する

構造化データの分析は確立された分野で、多くの効果的な技術があります。でも、実際の情報の多くは非構造化されていて、画像や会話が含まれます。この記事では、大規模言語モデル（LLM）が非構造化データの分析にどう役立つかを見ていくよ。新しいユニバーサルクエリエンジン（UQE）を紹介して、非構造化データのコレクションから直接質問してインサイトを得ることができるんだ。UQEは、SQLに似たユニバーサルクエリ言語（UQL）を使って、自然言語で条件や操作を指定できる。

UQEは、非構造化データの分析におけるLLMの強みを活かしつつ、効率的で正確なクエリ性能のために高度なサンプリングと最適化手法を適用するよ。サンプリング手法とモデルコールの間のワークフローを改善するために、従来のコンパイラ理論のいくつかの方法も取り入れてる。

私たちの調査結果は、UQEが画像、会話、レビューなどのさまざまなタイプの非構造化データの分析に効果的だと示している。この能力は、ビジネスや社会のためによりスマートな意思決定をサポートする役立つインサイトを集めることができる。

#非構造化データの問題

従来のデータ管理システムは、事前に定義されたスキームを持つ構造化データを使用しているけど、大半の情報は非構造化データだよ。これには、テキスト、画像、音声などの多様なフォーマットが含まれていて、事前に定義されたスキーマで整理するのは難しいんだ。通常のSQLエンジンは、この非構造化データを扱うのが苦手で、しばしば構造化フォーマットに合わせるために前処理が必要になる。前処理は面倒で、特定のタスクに対して追加のトレーニングが必要になることもある。

ここで重要な質問が浮かぶ: 非構造化データをもっと柔軟かつ効率的に分析するにはどうすればいい？

既存のフルテキスト検索エンジンは、非構造化データ内の簡単な検索には対応できるけど、もっと複雑なクエリには対応できないことが多い。リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）などのアプローチは、関連データに基づいて質問に答えられるけど、全体の大規模データベースを通じて集計や推論が必要なより一般的な分析タスクには適していない。LLMの進展は、柔軟な質問応答が可能だと示しているけど、特定のタスクにチューニングする際のコストや効果の課題は残っている。

最近のいくつかの取り組みでは、LLMをプログラミングフレームワークと組み合わせて、計算をインタプリタにオフロードすることが試みられている。ただ、これらの方法は大規模なデータベースをスキャンする必要がある場合、高コストになりがちなんだ。

これらの課題に対処するために、私たちはLLMと高度なサンプリングおよび最適化戦略を組み合わせて、非構造化データのためのより効率的なクエリエンジンであるUQEを提案するよ。

#UQEの概要

UQEは、非構造化データの分析方法を洗練させることを目指している。SQLエンジンからインスピレーションを得て、全体のデータベースをスキャンしないためのインデックス構造の構築と、操作の最適な実行順序を決定するためのコンパイルシステムの2つの重要なアイデアに焦点を当てているよ。

#検索を学ぶ

UQEでは、非構造化データをクエリする課題を学習問題として扱う。統計的に正しい決定を下すためにサンプリング技術を使って、全データベースのスキャンを避けることを目指している。このことを検索問題として位置付けることで、UQEは効率的に関連する行を取得できる。

#集計クエリのためのバイアスのない推定

UQEは、仮想カラムのすべての行をスキャンすることなく集計クエリを実行できる。行が指定された条件を満たしているかどうかを分類するためにLLMを使用することで、全スキャンなしに合計を推定できる。さまざまなサンプリング手法を用いて、推定値のバイアスと分散を最小限に抑えられる。

#非集計クエリのためのオンライン学習

非集計クエリに対して、UQEはオンライン学習アプローチを使用する。各ステップが次のステップに情報を提供し、探索と活用のバランスをとりつつ、ユーザーが設定した条件に合った関連行を見つける。この方法は、予算制約の中でリコールを高める。

#ユニバーサルクエリ言語（UQL）

UQEとコミュニケーションをとるために、新しいクエリ言語UQLを開発したよ。この言語はSQLに基づいているけど、非構造化および仮想カラムクエリをサポートするための拡張が含まれている。

#UQLの構造

• SELECTは出力する内容を指定する。
• FROMはデータのソースを特定する。
• WHEREは行にフィルターを適用する。
• GROUP BYは共通の属性に基づいて行をグループ化する。

例えば、UQLクエリはこんな感じになる：

SELECT "映画レビューの感情" AS sentiment
FROM movie_reviews
WHERE "レビューがポジティブである"
GROUP BY "レビューがポジティブである理由"

ここで、UQEは自然言語の部分を解釈して、データベースから関連データを取得するんだ。

#UQEの実装

#クエリ実行

UQLを実行するには、必要なデータへのアクセスを迅速にするようにクエリを解釈する必要がある。シンプルなアプローチは基本的な解釈手法を使うことだけど、大規模なデータセットの場合、これが大きな遅延を引き起こすことがある。効率を改善するために、2つの手法を使うよ：

• インデックス作成はデータを整理して検索を早くする。
• コンパイルはクエリ実行プランを最適化して、結果を得る最も効率的な道をたどるようにする。

#インデックス作成の方法

UQEでは、従来のインデックス作成の代わりに、仮想カラムの意味的内容を使うプロキシ手法を導入している。これにより、データベース全体をスキャンせずに効率的にクエリを実行できる。

#カーネルの実装

各カーネルは、テーブルを処理する自己完結型の実行ユニットで、構造化データでも非構造化データでも対応する。カーネルはさまざまなUQLコマンドを処理し、結果を迅速に提供するためにその機能を最適化する。

#UQE性能のベンチマーキング

UQEの効果を示すために、さまざまな分析タスクにわたってテキストと画像データを含むベンチマークデータセットを作成した。UQEの性能を、ロングコンテキストLLMや埋め込みベースのリトリーバルシステムなどの既存の方法と比較した。

私たちの結果は、UQEが非構造化データの分析において、精度とコスト効果の両方で大きな改善をもたらすことを確認したよ。

#条件付き集計

このタスクは、指定された条件に基づいて集約統計を提供することが含まれます。UQEは、従来の方法と比べて相対誤差を減少させながら、コストを低く抑えることを示した。

#セマンティックリトリーバル

このタスクでは、UQEが指定された条件を満たす行を見つける。結果は、特に条件を満たす行が少ない困難なシナリオでも、UQEが一貫して良好なパフォーマンスを発揮したことを示した。

#抽象化と集計

この最終タスクは、類似の属性でデータをグループ化し、これらのグループに関する統計を提供することが求められます。UQEは、低コストを維持しながらベースラインの方法を上回った。

#結論

提案されたUQEは、高度なサンプリングとオンライン学習技術を活用して非構造化データを効率的に分析できる。現時点では、より複雑なクエリのセマンティクスや大規模データセットへのスケーリングに関して制限があるけど、UQEがビジネスや日常の文脈でデータ分析を向上させる可能性があると考えているよ。

今後の取り組みでは、これらの制限に対処し、UQEの機能をさらに拡張して、より多様なクエリやアプリケーションをサポートすることを目指すつもりだよ。

#今後の仕事

LLMやサンプリング戦略の自動選択についてさらに探求することで、UQEのパフォーマンスを向上させることができる。私たちはまた、クエリエンジンが大規模なデータベースをより効果的に管理し、UQLにもっと複雑なセマンティクスを組み込む能力を改善することも計画している。これらの開発を通じて、UQEが非構造化データ分析の強力なツールとしての地位を強化できることを願っているよ。