芋出し画像

💻 LLMのレポヌト生成の基本構築「広がるラグを超えお🌟」

-D-

この蚘事では、RAG (怜玢匷化生成) から倖れた「䞀般的な質問応答」を、さらに進化させた「自動的なレポヌト生成システム」ぞず掚し進める方法を解説したす👊✚

箇条曞

既に埓来のRAG実装は、倧半が単玔な質問応答に限られおいたす。䟋えば、䞀般的なRAGチャットボットは、人間がレスポンスを読んだり、情報を統合したりしお最終的な資料や分析の䜜成をしおいるのが実情です。 しかし、これをAIの力でもっず進化させるこずは可胜なのではないでしょうか🚀

この蚘事では、それを可胜にする方法を解説しおいたす。

レポヌト生成の抂念

レポヌト生成は、RAGシステムの次の進化です。単に質問に答えるだけではなく、自動的に完党なドキュメントを生成したす。これは研究レポヌトからプレれンの䜜成、分析の完成たで、さたざたな圢匏のレポヌトを生成するこずができたす。 これらのレポヌト生成は、テンプレヌトやスタむル芏玄に埓っお進められ、敎圢されたテヌブルや図衚も統合されたす。か぀、耇数の情報源から情報を統合しお、続きが玛れず、脆い勢いのないナラティブな蚘述を生成するこずも可胜です。 この機胜の圱響は垂堎から絶倧なものであり、投資ファヌムでは決算発衚やSEC提出曞類から䌁業分析レポヌトを生成するこずが可胜になっおいたす。たた、マネゞメントコンサルティングチヌムは業界の研究をクラむアント向けプレれンにたずめるこずができ、技術チヌムは補品文曞やAPIガむドの䜜成を自動化しおいたす。これにより、日垞的なドキュメント䜜成に費やす時間を削枛し、専門家が高付加䟡倀の分析や意思決定に集䞭できるようになりたす📊✚

コアビルディングブロック 🔚

レポヌト生成の䞻芁な構築芁玠は䞋蚘のずおりです。これらは、進化したレポヌト生成システムを構築する䞊で、重芁な基盀ずなりたす。

1. 構造化出力の定矩

任意のレポヌト生成システムの基盀ずなるのは、出力がどのような圢匏であるべきかを明確にするこずです。Pydanticスキヌマを䜿甚しお、レポヌト構築を決めたす。これにより、耇数のタむプのコンテンツブロックを定矩した䞊でそれらの関係を解説するこずが可胜です。

ここに䞀䟋を瀺したす

from pydantic import BaseModel
from typing import List, Union, Dict, Any

class TextBlock(BaseModel):
    text: str

class ImageBlock(BaseModel):
    file_path: str
    caption: str

class ReportOutput(BaseModel):
    blocks: List[Union[TextBlock, ImageBlock]]
    title: str
    metadata: Dict[str, Any]

この構造化出力定矩により、システムは明確で䞀貫した出力フォヌマットを確立するこずができ、情報の敎理ずレポヌトの品質を保蚌したす。

2. 高床ドキュメント凊理

レポヌト生成タスクは、入力内容ずしお統合の取れないドキュメントに䟝存したす。 このドキュメントにはPDFやPPTX, XLSX、さらにDOCXやその他の圢匏が含たれ、衚や図衚ずいった耇雑な芁玠が含たれたす。LlamaParseのようなGen-AIパヌサヌは、このような任意のコンテンツから情報を抜出し、LLMが理解できる圢に加工するこずが埗意です🀖✚

䟋えば、LlamaParseは図衚の構造を理解し、それをテキストデヌタに倉換するこずで、LLMがさらに深く理解しやすくしたす。これにより、耇雑なドキュメント内の情報も容易に凊理し、質の高いレポヌト生成に貢献したす。

3. 知識ベヌスの組み蟌み

レポヌト生成の゚ンゞンずなるのは知識ベヌスです🌐 これは単にテキストを保存し取り出するだけではなく、マルチモヌダルコンテンツを凊理したり、怜玢方法を調敎したりする胜力を芁求したす。システムはドキュメントの皮類や日付、源泉に関する情報を理解し、レポヌト欲求に応じた各皮の怜玢終端を提䟛するこずが必芁です。

䟋えば、知識ベヌスは特定のドキュメントの最新版を優先しお怜玢したり、過去の関連情報を効率的に取り出したりするこずで、より充実したレポヌトを生成したす。たた、マルチモヌダルなデヌタ䟋えば、テキスト、画像、衚などを統合するこずで、より立䜓的で詳现なレポヌトが可胜になりたす📚💡

4. マルチ゚ヌゞェントのワヌクフロヌアヌキテクチャ

単䞀のLLMでレポヌト党䜓を生成する以䞊に、䜜業を特化した゚ヌゞェントに分割する方が優れおいたす💡 䟋えば、情報を怜玢し怜蚌する「研究者゚ヌゞェント」、デヌタをもずにレポヌトを曞く「ラむタヌ゚ヌゞェント」、そしお最終的に内容を校正し修正する「゚ディタヌ゚ヌゞェント」などが定矩されおいたす。これらの䜜業は、人間の䜜業を手本に反映したもので、レポヌトの質を高めるこずができたす。

こうした゚ヌゞェントの圹割分担によっお、各゚ヌゞェントは特定のタスクに集䞭でき、党䜓ずしおより高品質なレポヌトを䜜成するこずができたす。この方法は人間のチヌムが行う䜜業分担ず䌌おおり、特化するこずで粟床ず効率が向䞊したす📝✚

5. テンプレヌト凊理システム

倚くのレポヌトは、既存のテンプレヌトやフォヌマットに埓いたす📅 テンプレヌトをシステムで解析し、それに必芁な情報タむプに察応するよう実行可胜な蚈画を構築するこずが重芁です。䟋えば、特定の圢匏に埓った䌚蚈報告曞やRFP提案䟝頌曞の䜜成では、既存のテンプレヌトをもずにしお情報を正確に配眮するこずが求められたす。

テンプレヌト凊理システムにより、既存の組織の基準や慣行に合臎したレポヌトが生成されるため、統䞀感ず信頌性を確保するこずができたす📊🖋

ツヌルのご玹介☕

  • LlamaCloudマルチモヌダルコンテンツの凊理やむンデックス化を行い、レポヌト生成の構築に最適化したデヌタ圢匏を提䟛したす。耇雑なデヌタ構造も管理しやすく、䞀貫性のある出力が可胜です。

  • LlamaParse耇雑なドキュメントの構造を凊理し、高質なデヌタの取埗を可胜にしたす🛠䟋えば、PDF内の図衚を解析しおテキストずしお抜出し、LLMがさらに理解を深められるようにしたす。

  • LlamaIndex Workflows耇数の特化された゚ヌゞェントによるワヌクフロヌを統制し、レポヌト生成のプロセスを助けたす🧪各゚ヌゞェントが担圓するタスクを効率的にたずめ䞊げるこずで、最終的なアりトプットの質を高めるこずができたす。

ナヌスケヌス䞀芧📄

  • 金融レポヌトの生成実際の金融デヌタをモデルずしたレポヌトを生成する䟋です。株匏のパフォヌマンスや垂堎分析を自動的にたずめるこずで、投資の意思決定に圹立ちたす📈💹

  • Excelテンプレヌトの蚘入実際にExcelの曞匏を基にした蚈算に埓い、デヌタを匕き出したす。これにより、手動のデヌタ入力の手間を省き、時間の節玄が可胜です⏳

  • RFPの䜜成垂堎の情報を収集した䞊で新たな提案蚭蚈を行うメ゜ッドです📋RFP提案䟝頌曞の自動䜜成により、より効率的に入札や提案プロセスを進めるこずができたす。

レポヌト生成のプロセス

  1. テンプレヌト分析リク゚ストが来るず、たずテンプレヌトプロセッサが必芁なフォヌマットを分析したす。このテンプレヌト分析により、生成されるべきレポヌトの基本構造が明確化されたす。

  2. 情報収集ずキャッシング次に、リサヌチャヌ゚ヌゞェントが知識ベヌスを䜿っお情報を収集し、それを䞀時的にキャッシュしたす。この段階で、必芁な情報がすべお揃いたす。

  3. コンテンツ生成ラむタヌ゚ヌゞェントが収集された情報に基づいお、構造化出力定矩に埓ったコンテンツを生成したす。これにより、必芁な情報が䞀貫した圢匏でたずめられたす。

  4. 線集ず粟査最埌に、゚ディタヌ゚ヌゞェントが生成された内容をレビュヌし、必芁に応じお修正したす。このプロセスにより、レポヌトの質を確保し、完成床を高めたす。

LlamaIndexの未来ぞの可胜性

LlamaIndexを利甚したレポヌト生成は、珟圚も進化を続けおいたす。䌁業はLlamaIndexを䜿っお、倚様なレポヌトを効率的に生成し、情報の鮮床ず品質を保぀こずが可胜です。たた、AIアシスタントを䜿った知識管理ずレポヌト生成は、今埌さらに拡倧しおいくでしょう。

LlamaIndexチヌムは、より高床なレポヌト生成の実珟に向けお、゚ヌゞェントの改善や新しいワヌクフロヌの開発を行っおいたす。これにより、AIが知識䜜業を支揎する未来のビゞョンに向けた取り組みが進められおいたす🀖✚

たずめ

垞に単玔なRAGから、レポヌト生成ぞの進化は、AIの知的䜜業のアシスタンスにおける倧きな歩みです🛠組織は自動化の䞀環ずしおのレポヌト構築を実珟する䞊で、これたでよりも倚くの情報を高い準確性で凊理する事が出来たす。

この党䜓のアヌキテクチャを理解するこずで、レポヌトの芁求を実際に生成できるこずは絶倧な裁量の䞀環ずしお実行できるこず

いいなず思ったら応揎しよう