【勉強メモ】RAG を使用したチャットボット: LangChain の完全なチュートリアル Chatbots with RAG: LangChain Full Walkthrough

だいち

Chatbots with RAG: LangChain Full Walkthrough(GPTにて要約）

要約

このビデオでは、開始から終了まで、リトリーバル拡張生成（RAG）を使用してチャットボットを構築する方法が詳しく説明されています。このビデオでは、チャットボットの構築について何も知識がないと仮定し、OpenAIのGPT 3.5モデルとLangChainライブラリを使用して、新しいイベントに関する質問や組織内のドキュメンテーションに関する質問に答えることができるチャットボットを作成します。このビデオでは、RAGパイプラインを使用して外部の知識を統合し、モデルの能力を向上させる方法が詳しく説明されています。

ハイライト

  • 🤖 チャットボットの構築方法として、RAG（リトリーバル拡張生成）を使用する

  • 🧠 RAGを使用することで、外部の知識をモデルに統合し、一般的な質問に対する回答能力を向上させる

  • 📚 外部の知識ベースを使用して、ユーザーの質問に対する文脈情報を提供し、より適切な回答を生成

  • 🚀 RAGは、チャットボットのパフォーマンスを向上させる強力なツールである

この動画では、retrieval augmented generationを使用して、初めてチャットボットをビルドする方法について詳しく説明しています。具体的には、OpenAIのGPT 3.5モデルを使用して、最近のイベントや内部ドキュメントに関する質問に答えるために、LangChain Libraryを使用しています。RAGを使うことで、より正確な回答が得られるようになっています。

Detailed Summary for Chatbots with RAG: LangChain Full Walkthrough by Monica

00:00 RAGを使用してチャットボットを構築する方法について説明しています。

  • RAGパイプラインを使用して、より最近の出来事や内部ドキュメンテーションに関する質問に答えることができます。

  • GPT 3.5モデルとラインのトレインライブラリを使用しています。

  • RAGを使用することで、LMSが理解していない情報に対しても回答することができます。

04:25 このセクションでは、LangChainを使用してChatbotを構築する方法について説明しています。

  • ChatOpenAIオブジェクトをインポートしてChatモデルを初期化します。

  • Chatログの形式は、システムプロンプト、ユーザークエリ、チャットボットの応答などで構成されます。

  • LangChainはOpenAIのAPIと異なる形式を使用しますが、同様の情報を含んでいます。

08:53 訓練データに基づくLMは、外界との接続がないため、幻覚を引き起こすことがある。

  • LMはトレーニングデータからの知識にのみ依存する。

  • パラメトリックな知識と呼ばれる。

  • RAGを使用することで、外部世界との接続を可能にすることができる。

13:20 コンテキストを追加してモデルのパフォーマンスを確認する

  • コンテキストを追加する前と後でモデルのパフォーマンスを比較している

  • "Llama2"や"LM Chain Line Chain"について質問された場合、モデルは回答できず、Open AIチームが追加したガードレールが働いている

  • ガードレールは、モデルが間違った回答をしないようにするために追加されたものである。

17:46 データセットをダウンロードし、Pineconeを使用して知識ベースを作成する必要があります。

  • データセットはLlama2に関連するアーカイブ論文から抽出されたもので、ベクターデータベースであるPineconeを使用して知識ベースを作成する。

  • Pineconeを使用するにはAPIキーが必要であり、無料でアカウントを作成する必要がある。

  • APIキーを取得したら、notebookでインデックスを作成する。

22:14 テキストの埋め込みを行い、一意のIDを作成し、Pineconeに追加します。

  • テキストの埋め込みは、2つのドキュメントに対して行われ、各々1536次元の埋め込みが得られる。

  • データセット全体に対して、バッチ処理でテキストの埋め込みを行い、各レコードのキー情報とタイトルを抽出する。

  • ループの中で一意のIDを作成し、APIコールを1回で受け取ることができないため、バッチ処理で埋め込みを行う。

  • OpenAI r002では、一度に埋め込みを行うことができる上限があるため、分割して処理する必要がある。

26:42 Llama2についてのクエリをVectorデータベースに渡し、トップ3の類似したレコードを取得し、それを元にAugmented Promptを作成する方法について説明している。

  • クエリをVectorデータベースに渡し、トップ3の類似したレコードを取得する。

  • 取得した情報を元にAugmented Promptを作成する。

  • 作成されたAugmented PromptをChatbotに渡すことができる。

31:10 チャットボットの安全性を高めるための措置についての説明

  • チャットボットの安全性を高めるための措置として、データ注釈、調整、赤チーミングなどが挙げられる。

  • 赤チーミングは、外部の専門家がシステムに対して攻撃をシミュレートして脆弱性を特定するプロセスである。

  • モデルは反復評価と改善を経て安全性を向上させる。

このビデオでは、RAG(Retrieval Augmented Generation)を使ってチャットボットを最初から最後まで作ります。エンジン "としてOpenAIのgpt-3.5-turbo Large Language Model (LLM)を使い、LangChainのChatOpenAIクラスで実装し、埋め込みにはOpenAIのtext-embedding-ada-002を使い、知識ベースとしてPineconeベクトルデータベースを使います。

コード 📌：
https://github.com/pinecone-io/exampl...

🌲 最新の記事とビデオを購読する：
https://www.pinecone.io/newsletter-si...

👋🏼 AIコンサルティング
https://aurelio.ai

👾 Discord：
https://discord.gg/c5QtDB9RAP

ツイッター：https://twitter.com/jamescalam
リンクトイン：https://www.linkedin.com/in/jamescalam/

00:00 RAGを使ったチャットボット
00:59 RAGパイプライン
02:35 LLMにおける幻覚
04:08 LangChain ChatOpenAIチャットボット
09:11 LLMの幻覚を減らす
13:37 プロンプトにコンテキストを追加する
17:47 ベクターデータベースの構築
25:14 RAGをチャットボットに追加する
28:52 RAGチャットボットをテストする
32:56 RAGを使用する際の重要な注意

#人工知能 #nlp #ai #ラングチェーン #openai #vectordb

Chatbots with RAG: LangChain Full Walkthroughyori

以下は個人r的なメモ

1. RAG（リトリーバル拡張生成）とは何か？

  • 説明文: RAGは、このビデオで説明されている方法の基本です。これは、チャットボットを構築するためのフレームワークであり、外部の知識をモデルに統合し、一般的な質問に対する回答能力を向上させることができます。

  • たとえ話: RAGは、まるで図書館の魔法の本を持っているようなものです。この本を持っていると、どんな質問にも答えることができます。

2. RAGを使用するメリットは何か？

  • 説明文: RAGを使用することで、モデルは外部の知識を活用してより正確な回答を生成できるようになります。これはチャットボットの性能を向上させる強力なツールです。

  • たとえ話: RAGは、チャットボットにスーパーパワーを与える魔法の杖のようなものです。これを使うと、チャットボットは質問に対する答えを魔法のように素早く見つけることができます。

3. 外部の知識ベースを活用する方法

  • 説明文: チャットボットのパフォーマンスを向上させるために、外部の知識ベースを使用し、ユーザーの質問に文脈情報を提供して適切な回答を生成する方法が説明されています。

  • たとえ話: 外部の知識ベースは、チャットボットの賢さを増やす魔法の図書館のようなものです。これを使って、ユーザーにより詳細な情報を提供できます。

4. LangChainライブラリを使用したチャットボットの構築

  • 説明文: LangChainライブラリを使用して、OpenAIのGPT 3.5モデルを活用してチャットボットを構築する具体的な方法が説明されています。

  • たとえ話: LangChainライブラリは、チャットボットの建設に必要な道具のセットのようなものです。これを使えば、新しいチャットボットを簡単に作成できます。

5. チャットボットの安全性向上策

  • 説明文: チャットボットの安全性を高めるために、データ注釈、調整、赤チーミングなどの対策が説明されています。また、外部の専門家が攻撃をシミュレートして脆弱性を特定するプロセスも紹介されています。

  • たとえ話: チャットボットの安全性向上策は、チャットボットを守る魔法の盾のようなものです。これを使うと、ボットは安全に質問に答え続けることができます。

このYouTubeビデオの記録では、プレゼンターがRAG（Retrieval Augmented Generation）を使ってチャットボットを構築する方法を説明しています。要点を分解してみましょう：

RAGとは？

RAGはRetrieval Augmented Generationの略です。
外部の知識ソースを取り入れることで、チャットボットの質問に対する回答能力を高めるために使用されるテクニックです。

RAGの特徴

RAGは、チャットボットが学習データにはない外部の知識にアクセスし、使用することを可能にします。
これは、トレーニング中にカバーされていないトピックやイベントに関する質問に答えるために非常に重要です。
テクニックの核心

RAGは、情報検索と言語生成を組み合わせたパイプラインを設定することを含む。

どのように機能するか

発表者は、Pythonのコードを使用して、このパイプラインを設定する方法を示します。
これは、外部のテキストから知識ベースを作成し、それらをベクトルに埋め込むことを含む。
これらのベクトルは、チャットボットの応答を強化するために使用されます。

言語モデル（LM）の課題：

GPT-3のような言語モデルは、学習データからしか情報を提供できないため、限界がある。
トピックがトレーニングデータにない場合、不正確な応答を生成したり、幻覚を見たりする可能性がある。

より良い回答のためのRAGの使用：

外部の知識ベースを追加することで、RAGはチャットボットがより正確で文脈に関連した回答を提供できるようにします。
これはLMの限界に対処し、パフォーマンスを向上させます。

デモンストレーション

発表者は、"llama2" という特定のトピックに関連した質問に答えるために RAG を実装する方法を実演する。

ナイーブな実装と高度なアプローチ

提示されたアプローチはRAGの単純化されたバージョンであり、すべてのクエリで質問を想定している。
様々なクエリのタイプや複雑さを考慮した、より高度なRAGの実装がある。

トークンの使用とコスト

RAGを使用すると、トークンの使用量が増加し、その結果、チャットボットを実行するコストが増加する可能性があります。
トークンの使用量を注意深く管理することは、効率的なパフォーマンスを維持するために不可欠です。
要約すると、このビデオでは、外部の知識ソースを使用して質問に回答するチャットボットの能力を強化するために、RAG（Retrieval Augmented Generation）を実装するためのステップバイステップのガイドを提供します。このテクニックは、言語モデルの限界を克服し、より正確でコンテキストを意識した応答を可能にします。


この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？