LLMの専門家が作成したRAGチャットボットの使用方法
はじめに
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部の知識ソースを利用してLLM（大規模言語モデル）の制限を補完し、より信頼性の高い回答を生成するテクノロジーです。Twig FarmのLETR WORKS (LETR WORKS) は、コンテンツ管理のためのさまざまな機能を提供しており、RAGシステムと組み合わせることで、さらに高度なAI技術を実装することができます。それでは、RAGとLLMを見て、ツイッグファームのレターワークスでどのように使われているのか見てみましょう。
RAG (検索-拡張世代)?
RAGは、大規模言語モデル（LLM）と外部の知識ソースを統合して、より正確で信頼性の高い応答を生成する技術です。このプロセスは、LLMが既存の学習データから信頼できる情報を検索し、それを回答に組み込むことで実現されます。
RAGのコアプロセス
- 外部データの生成：組織内のドキュメント、データベース、APIなどから最新のデータを収集し、ベクターデータベースに保存します。
- 関連情報を検索する: ユーザーの質問をベクトル化し、関連データを取得して返します。
- 迅速な補強: 取得したデータに基づいてユーザーの質問を補強することにより、LLMの回答生成プロセスを強化します。
- 情報を更新中: 継続的な更新により、外部データの最新性と信頼性を維持します。
RAG のメリット
- コスト効率: LLMを再学習しなくても新しい情報を組み込むことができます。
- 最新情報の提供: 外部データソースを使用してリアルタイムで更新された応答を提供します。
- ユーザーの信頼を高める：回答に出典を明記して信頼性を確保してください。
- デベロッパーコントロールの強化: データソースと検索結果を管理することにより、モデルの信頼性を維持します。
ユースケース
- 企業内のスマートチャットボット：人事やカスタマーサービスなど、さまざまな部門からの最新の情報に基づいた回答を提供します。
- ナレッジ検索システム: 複雑な技術文書や調査レポートに基づいて、迅速かつ正確な情報を取得できます。
LLM (ラージ・ランゲージ・モデル)?
LLMは、膨大な量のデータから学習することにより、自然言語処理タスク（質問への回答、翻訳、テキストの生成など）を実行するAIモデルです。例としては、GPT-4、Palm、GPT-Neox などがあります。
LLM の制限事項
- 静的データに基づく：学習時間以降の情報は反映できません。
- 幻覚 (幻覚): 存在しない情報を生成する。
- 用語の混乱: 同じ用語のさまざまな文脈の誤解。
- 信頼性の欠如: 回答のソースまたはコンテキストを提供するのが難しい。
LLM と RAG の相乗効果
RAGはLLMの応答品質を向上させることができます。RAGはLLMの欠点を補うもので、特に新鮮さと文脈の把握に役立ちます。
レターワークスを使ってRAGテクノロジーを強化
ドメイン別のデータ統合
Letterworksは、組織固有のデータ（翻訳文書、字幕データなど）を体系的に管理および処理できるプラットフォームです。これを利用してドメイン固有のデータをRAGシステムに提供すると、次のようなメリットがあります。
- 精度の向上: 専門的に翻訳された多言語データと字幕資料をRAGの外部ナレッジソースとして使用して、ドメイン別に最適化された回答を提供します。
- さまざまな産業用アプリケーション: 放送、映画、医療などの特定の分野の質問に対して、非常に正確な回答を生成します。
レター人工知能との統合
レターワークスのLETR AIは、データ品質の向上と分析に最適化されたAIテクノロジーを提供します。これを RAG と組み合わせると、
- データ品質の向上: RAGモデルは、高品質のデータセットを提供することにより、正確で信頼性の高い応答を生成します。
- 継続的なデータ更新: 変更されたコンテンツを迅速に反映することで、RAGの外部ナレッジソースを最新の状態に保ちます。
多言語サポート
Letterworksの翻訳および吹き替え機能は、RAGテクノロジーのグローバルなスケーラビリティに大きく貢献できます。
- 多言語対応: 翻訳されたデータベースを使用して、自然で正確な回答を複数の言語で生成します。
- 音声インターフェース：CloneVoice AI吹き替えテクノロジーを使用すると、音声ベースのユーザーエクスペリエンスもサポートできます。
SyncSub と ExSub を使用する
レターワークスの自動字幕調整（SyncSub）と字幕OCR（ExSub）テクノロジーは、RAGシステムに次のような革新をもたらします。
- テキストベースのデータエンリッチメント: 字幕データを外部のナレッジソースとして使用して、視聴覚資料に基づいて回答を生成します。
- 効率的なデータ処理：字幕の生成と調整を自動化することで、大規模なデータを簡単に管理できます。
RAGとレターワークスの相乗効果
信頼できる回答を生成
- Letterworksはデータの絞り込みとコンテキストの補完に優れているため、RAGシステムは信頼できるソースベースの応答を提供できます。
- 生成されたレスポンスへ 出典を引用そうすることで、ユーザーの信頼をさらに強めることができます。
最新情報を入手
Letterworksは、常に更新されるコンテンツを管理します。これにより、RAG は最新情報にリアルタイムでアクセスできます。
- 例：ニュースデータ、最新の翻訳コンテンツ、字幕資料をRAGシステムに提供して、最新の質問に回答できます。
費用対効果の高いシステムの実装
- LETR WORKSの自動データ処理機能を活用することで、RAGシステムの構築・運用コストを削減できます。
- モデルのパフォーマンスを維持できるため、追加のトレーニングを行わずに外部データのみを更新するのが効率的です。
ESG字幕との連携
レターワークスのESG（環境、社会、ガバナンス）カスタマイズ機能を活用することで、RAGシステムは社会的価値を実現することもできます。
- 例:聴覚障害者向けの字幕データに基づいたアクセシブルなチャットボットの実装。
レターワークスによるRAGテクノロジーの潜在的な開発
- インテリジェントドメインチャットボット
- Letterworksのデータ処理機能を使用して、特定の業界に合わせたRAGベースのチャットボットの開発。
- 例：医療分野では、翻訳された医療文書を使用して専門的な相談チャットボットを構築します。
- グローバルサービス拡大
- 多言語翻訳データと組み合わせることで、世界中のユーザーのための多言語サポートシステムを構築することができます。
- コンテンツベースの検索システム
- ExSub データは、ビデオコンテンツ内の特定のキーワードまたはフレーズの検索に使用され、コンテンツはテキストレスポンスとして返されます。
- テーラーメイドの教育プラットフォーム
- RAGテクノロジーとLetterworksデータを統合して、各ユーザーにカスタマイズされた学習教材を提供する教育プラットフォームを構築します。
冠状の
TwigfarmのRAGチャットボットは、長年にわたるLLM研究と革新的なテクノロジーを組み合わせることで、チャットボット、翻訳、字幕生成などのさまざまな分野でイノベーションを実現できる強力なツールです。特に、データ品質管理、多言語サポート、自動データ処理技術に基づいて、RAGの応答精度と鮮度を次のレベルに引き上げることができます。これは、Twigfarmが世界のAI市場で競争力を高めるための基盤となるでしょう。
編集者/チェ・ミンウ
