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第五段階：AI応用シーンの探索

包括的な検索拡張生成（RAG）システムの高度な技術コレクション。基礎から最先端まで30種類以上のRAG技術の実装を網羅し、完全なコード例と詳細なドキュメントを含む。

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RAGRetrievalAugmentedGenerationVectorSearchGitHubTextFreeEnglish

RAG技術 学習資料 詳細解説

プロジェクト概要

RAG Techniques は、Nir Diamant氏によって作成されたGitHubオープンソースプロジェクトで、様々な先進的な検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）システム技術のデモンストレーションに焦点を当てています。このプロジェクトは、研究者や開発者がより正確で、文脈に即したRAGシステムを構築するための包括的なリソース集を提供することを目的としています。

プロジェクトの特徴

🌟 主要な特徴

  • 最先端技術: 最新のRAGシステム強化技術を網羅
  • 充実したドキュメント: 各技術に詳細なドキュメント説明を提供
  • 実践ガイド: 実装のための具体的なガイダンスを提供
  • 継続的な更新: 最新の技術進捗を定期的に更新
  • コミュニティ主導: 活発なDiscordコミュニティ（20,000人以上のAI愛好家）を擁する

🎯 対象読者

  • AI研究者
  • 機械学習エンジニア
  • 開発者および実務家
  • RAG技術に関心のある学習者

技術分類と詳細解説

1. 基礎技術（Foundational 🌱）

Simple RAG

  • 説明: 基本的なRAG技術を紹介し、初心者向け
  • 実装: LangChainおよびLlamaIndexをサポート
  • 機能: 基本的な検索クエリと増分学習メカニズム

Simple RAG using CSV

  • 説明: CSVファイルを使用した基本的なRAGの実装
  • 機能: CSVファイルを利用して基本的な検索を作成し、OpenAIと統合

Corrective RAG

  • 説明: Simple RAGを強化し、検証および改善メカニズムを追加
  • 機能: 検索されたドキュメントの関連性をチェックし、回答に使用されたドキュメントの断片をハイライト表示

2. チャンキング技術（Chunking Techniques）

Choose Chunk Size

  • 説明: コンテキストの保持と検索効率のバランスを取るために、適切なテキストチャンクサイズを選択
  • 実装:
# 例：異なるチャンクサイズでの実験
chunk_sizes = [200, 500, 1000, 2000]
for size in chunk_sizes:
    # 異なるサイズでの検索効果をテスト
    evaluate_chunk_performance(size)

Proposition Chunking

  • 説明: テキストを簡潔で完全かつ意味のある文に分解
  • 特徴:
    • 💪 プロポジション生成: LLMを使用してドキュメントチャンクの事実記述を生成
    • ✅ 品質チェック: 正確性、明瞭性、完全性、簡潔性を評価

Semantic Chunking

  • 説明: 固定サイズではなく、意味的な一貫性に基づいてドキュメントを分割
  • 利点: NLP技術を使用してトピックの境界を識別し、より意味のある検索単位を作成

3. クエリ処理技術（Query Processing）

Query Transformations

  • 説明: 検索効果を向上させるためにクエリを変更および拡張
  • 技術内容:
    • ✍️ クエリ書き換え: 検索を改善するためにクエリを再表現
    • 🔙 フォールバックプロンプト: より良いコンテキストを得るために、より広範なクエリを生成
    • 🧩 サブクエリ分解: 複雑なクエリを単純なサブクエリに分解

Hypothetical Questions (HyDE)

  • 説明: 仮説的な質問を生成して、クエリとデータの一致を改善
  • 機能: データ内の関連する場所を指す仮説的な質問を作成

Hypothetical Prompt Embeddings (HyPE)

  • 説明: HyDEの強化版で、インデックス作成段階で仮説プロンプトを事前計算
  • 利点:
    • 📖 質問の事前計算: インデックス作成時に複数の仮説クエリを生成
    • 🔍 質問-質問マッチング: ユーザーのクエリと保存された仮説質問をマッチング
    • ⚡ ランタイムオーバーヘッドなし: クエリ時にLLMを呼び出す必要がない

4. コンテキスト処理技術（Context Processing）

Context Enrichment Techniques

  • 説明: 個々の文を埋め込み、隣接する文に拡張することで検索精度を向上
  • 実装:
# 例：コンテキストウィンドウの拡張
def get_context_window(sentence_index, window_size=2):
    start = max(0, sentence_index - window_size)
    end = min(len(sentences), sentence_index + window_size + 1)
    return sentences[start:end]

Contextual Compression

  • 説明: 検索された情報を圧縮し、クエリに関連する内容を保持
  • 方法: LLMを使用して検索されたチャンクを圧縮または要約

Contextual Chunk Headers (CCH)

  • 説明: ドキュメントレベルおよび章レベルのコンテキストを作成し、チャンクヘッダーに追加
  • 機能: 検索精度を向上

5. 検索強化技術（Retrieval Enhancement）

Fusion Retrieval

  • 説明: 異なる検索方法を組み合わせることで検索結果を最適化
  • 実装: キーワードベースの検索とベクトルベースの検索を組み合わせる

Intelligent Reranking

  • 説明: 高度なスコアリングメカニズムを適用して、検索結果の関連性ランキングを改善
  • 技術:
    • 🧠 LLMベースのスコアリング
    • 🔀 クロスエンコーダーモデル
    • 🏆 メタデータ強化ランキング

Multi-faceted Filtering

  • 説明: 様々なフィルタリング技術を適用して、検索結果の品質を改善
  • 内容:
    • 🏷️ メタデータフィルタリング
    • 📊 類似度閾値
    • 📄 コンテンツフィルタリング
    • 🌈 多様性フィルタリング

6. 高度なアーキテクチャ技術（Advanced Architecture）

Hierarchical Indices

  • 説明: 効率的な情報ナビゲーションと検索のための多層システムを作成
  • 実装: ドキュメント要約と詳細チャンクの二層システム

Ensemble Retrieval

  • 説明: 複数の検索モデルまたは技術を組み合わせて、より堅牢で正確な結果を得る
  • 方法: 投票または重み付けメカニズムを使用して最終的な検索ドキュメントセットを決定

RAPTOR

  • 説明: 再帰的抽象処理ツリー組織検索
  • 特徴: 抽象要約を使用して検索ドキュメントを再帰的に処理し、ツリー構造で情報を整理

7. 適応型技術（Adaptive Techniques）

Adaptive Retrieval

  • 説明: クエリタイプとユーザーコンテキストに基づいて検索戦略を動的に調整
  • 機能: 異なるカテゴリのクエリに合わせた検索戦略を使用

Self RAG

  • 説明: 検索と生成方法を組み合わせた動的なアプローチ
  • プロセス: 検索決定 → ドキュメント検索 → 関連性評価 → 応答生成

Corrective RAG (CRAG)

  • 説明: 検索プロセスを動的に評価および修正する複雑なRAGアプローチ
  • コンポーネント: 検索評価器、知識洗練、ウェブ検索クエリ書き換え器

8. マルチモーダル技術（Multi-modal）

Multi-modal Retrieval

  • 説明: RAG機能を拡張して、複数のデータタイプを処理
  • 方法:
    • マルチメディアキャプション: すべてのマルチメディアデータにキャプションを生成
    • Colpali: すべてのデータを画像に変換し、視覚LLMを使用

9. 知識グラフ統合

Knowledge Graph Integration (Graph RAG)

  • 説明: 知識グラフの構造化データを統合してコンテキストを豊かにする
  • 機能: クエリに関連するエンティティと関係を検索

GraphRAG (Microsoft)

  • 説明: MicrosoftのオープンソースGraphRAGシステム
  • 特徴: テキスト単位からエンティティ、関係を抽出し、コミュニティ要約を生成

10. 評価技術（Evaluation）

DeepEval Evaluation

  • 説明: 包括的なRAGシステム評価
  • 指標: 正確性、忠実性、コンテキスト関連性

GroUSE Evaluation

  • 説明: コンテキストベースのLLM評価
  • 機能: GroUSEフレームワークの6つの指標を使用して評価

実装ガイド

クイックスタート

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques.git

# 特定の技術ディレクトリへ移動
cd all_rag_techniques/technique-name

# 各技術ディレクトリ内の詳細な実装ガイドに従ってください

技術スタックのサポート

  • LangChain: 主要フレームワークのサポート
  • LlamaIndex: 一部技術のサポート
  • OpenAI API: 生成モデルの統合
  • 様々な埋め込みモデル: 多様なベクトル化手法をサポート

学習パスの提案

初心者向けパス

  1. Simple RAG → 基本概念を理解する
  2. Choose Chunk Size → テキストチャンキングを学ぶ
  3. Query Transformations → クエリ最適化を理解する
  4. Context Enrichment → コンテキスト処理を習得する

中級者向けパス

  1. Semantic Chunking → 高度なチャンキング技術
  2. Fusion Retrieval → 複数手法の組み合わせ
  3. Intelligent Reranking → 結果の最適化
  4. Hierarchical Indices → 複雑なアーキテクチャ

上級者向けパス

  1. Self RAG → 適応型システム
  2. Graph RAG → 知識グラフ統合
  3. RAPTOR → 再帰的処理
  4. Multi-modal Retrieval → マルチモーダル処理

この学習資料は、基礎から高度なRAG技術までの完全な学習パスを提供し、様々なレベルの学習者に適しています。現在最も包括的なRAG技術リソース集の一つです。