引言#
大言語モデルが文字を生成する際、時には虚偽または誤った情報を生成することがあります。これは「幻覚」のようなものです。RAG 技術は外部データベースから関連情報を取得することで、モデルがこれらのエラーを減らすのに役立ちますが、正しい情報を見つけることに依存しています。取得した文書が十分に正確でない場合、生成された結果がさらに誤ってしまうことがあります。
CRAG（修正型検索強化生成）はこの問題を解決するために提案されました。これは「検索評価器」を通じて見つかった文書が信頼できるかどうかを確認する新しい方法を導入しています。文書が正確であれば、その重要な情報を抽出します。正確でない場合、CRAG はさらにネット検索を通じてより良いコンテンツを見つけることができます。これにより、モデルが生成する文字がより信頼性が高く正確であることが保証されます。
CRAG の特異性は、固定されたデータベースに依存するだけでなく、ネット検索を通じてより多くのリアルタイム情報を取得できる点です。これにより、初回の検索でエラーが発生しても、CRAG はより広範なチャネルを通じて正しい答えを見つけ、生成の正確性を向上させることができます。
CRAG の核心思想#
CRAG の革新は、外部知識ベースから取得した文書がクエリに関連しているかどうかを確認するための検索評価器を導入したことにあります。この評価器は、モデルが検索結果の質を判断し、状況に応じて適切な処理を行うのを助けます。
- 検索結果が正確な場合、評価器はその中で最も重要な部分を特定し、モデルが生成に役立つコンテンツのみを使用することを保証します。これにより、モデルが冗長な情報に陥るのを避け、生成内容の明確さと焦点を保つことができます。
- 検索結果が不正確な場合、評価器は訂正メカニズムをトリガーし、より広範なネット検索を開始します。これは、モデルが限られた知識ベースに依存するだけでなく、インターネットからより多くの情報を取得できることを意味し、生成の正確性を向上させます。
- 評価器が結果の正確性を判断できない場合、折衷策を採用し、取得したコンテンツとネット検索の結果を組み合わせて、より信頼性の高い回答を生成します。
CRAG はまた、取得した文書を「分解 - 再構成」する方法を採用しています。このステップの目的は、冗長な文書を複数の小さな段落に分け、クエリに高度に関連する内容のみを保持し、干渉情報を取り除くことで、モデルが使用する情報が洗練され、効率的であることを保証します。
CRAG の技術プロセス#
CRAG のプロセスでは、取得した情報は直接回答を生成するために使用されるのではなく、より高い正確性を確保するために厳格な選別と処理を経ます。全体のプロセスは以下のいくつかのステップに分かれます：
- 検索評価器が文書の正確性を確認
ユーザーが質問を提出するたびに、システムはまず既存の知識ベースから関連する文書を検索します。この時、CRAG は「検索評価器」を導入し、これが検索された文書にスコアを付け、それらが質問に直接関連しているかどうかを判断します。- 関連する文書：評価器が文書が十分に関連していると判断した場合、CRAG はその中の重要な内容を抽出し、文書全体を生成モデルに渡すことはありません。
- 関連しない文書：評価器がこれらの文書が質問に合致しないと判断した場合、これらの文書は直接廃棄され、より適切な情報源を探すためにより広範なネット検索が行われます。
- 曖昧な状況：評価器が文書の関連性を明確に判断できない場合、CRAG は折衷案を選択し、取得した文書と外部検索結果を組み合わせて回答を生成します。
- 去粗取精の文書処理
関連性があると評価された文書について、CRAG は文書全体を直接回答生成に使用するのではなく、「分解 - 再構成」の方法で処理します。文書を複数の小段落に分け、各段落が生成内容に役立つかどうかを一つずつ評価します。無関係またはノイズ情報はフィルタリングされ、重要な段落のみが残ります。このステップの目的は、生成される内容がより簡潔で正確であることを保証することです。 - 動的な生成戦略の調整
文書評価の結果に基づいて、CRAG は生成プロセスを動的に調整します。検索結果が非常に信頼できる場合、システムはこれらの内部情報のみを使用して回答を生成します。しかし、検索結果が理想的でない場合、システムは外部のネット検索を通じて知識を補充し、情報が不確実な場合には両者を組み合わせて使用します。これにより、生成内容の正確性と一貫性が大幅に向上します。
CRAG の優位性#
CRAG の設計は柔軟であり、適用が容易です。これはプラグイン方式のアプローチであり、既存の RAG フレームワークに簡単に統合でき、元のシステムに大幅な変更を加える必要はありません。言い換えれば、CRAG は既存の生成モデルを直接強化し、不正確な情報を処理する際によりスマートになります。
CRAG はまた、特に関連性のないまたは誤った検索結果に直面したときに優れたロバスト性を持っています。従来の RAG 手法は、取得した無関係な情報のために生成結果に偏差が生じたり、誤った内容を生成したりすることがよくあります。しかし、CRAG はその検索評価器と訂正メカニズムを通じて、これらのノイズ情報を効果的にフィルタリングし、生成される内容がより信頼性の高いものになることを保証します。さらに、外部のウェブ検索を導入することで、CRAG は取得可能な情報源を拡大し、静的な知識ベースが限られている場合でも適切な内容を見つけることができます。
この自己修正メカニズムにより、CRAG はさまざまな生成タスクで安定したパフォーマンスを発揮し、短いテキストの回答から長文の生成まで、エラーを減らし、より高品質な出力を提供します。この能力により、CRAG は事実の提示や質問応答タスクなど、高度な正確性が求められるシーンに特に適しています。
これらすべてにより、CRAG は生成モデルの正確性を向上させるための強力なツールとなり、特に不確実または潜在的に誤った情報に直面した場合において、その価値を発揮します。
未来の仕事と限界#
CRAG は生成システムの信頼性を向上させましたが、依然として注目すべき課題があります。まず、CRAG は検索評価器の正確性に依存しています。評価器が文書の関連性を正しく判断できない場合、システムは依然として不正確な情報を生成する可能性があります。したがって、今後の研究は、評価器の精度をさらに向上させ、有用なコンテンツをより良く選別する方法に焦点を当てることができます。
さらに、CRAG の重要な要素は外部ウェブ検索の導入であり、特に検索結果が十分に関連性がない場合において重要です。この方法は情報源を広げますが、ノイズや誤った情報を引き入れるリスクも伴います。今後の改善では、ウェブ検索結果をより効果的にフィルタリングし、導入される外部情報が十分に信頼できることを確保する方法を検討することができます。
最後に、CRAG は多くのタスクで優れたパフォーマンスを示していますが、特定の分野（高度に専門化された医学や法律のテキスト生成など）では、その適用性を検証する必要があります。したがって、今後の研究はさまざまな分野に対してより詳細な最適化を行い、さまざまなシーンで高水準の生成品質を維持できるようにすることができます。