Last Updated on 2024-07-11 10:44 by admin
Retrieval augmented generation (RAG)は、外部の知識ベースから情報を引き出して大規模言語モデル(LLM)の出力の質を向上させる技術であり、モデルソースの透明性を提供する。しかし、LlamaIndexの共同創設者兼CEOであるJerry Liuによると、基本的なRAGシステムはプリミティブなインターフェースを持ち、質の理解と計画が不十分で、関数呼び出しやツール使用ができず、状態を持たない（記憶がない）ため、データのサイロ化が問題を悪化させる。これにより、LLMアプリケーションを大規模に実用化することが困難になる。LlamaIndexは、開発者が次世代のLLM駆動アプリを迅速かつ簡単に構築できるプラットフォームを提供することで、これらの課題を超越することを目指している。このフレームワークは、非構造化および半構造化データを統一されたプログラムでアクセス可能な形式に変換するデータ抽出、内部データを通じて問い合わせに答えるRAG、および自律エージェントを提供する。
LlamaCloudは、高度な抽出、変換、ロード（ETL）機能を備え、開発者がデータを常に最新の状態に同期させることができるようにする。LlamaIndexのインターフェースは、簡単な質問から複雑な質問、高度な研究タスクまで対応可能であり、出力には短い回答、構造化された出力、研究レポートなどが含まれる。同社のLllamaParseは、LLMの幻覚を減らすための高度なドキュメントパーサーであり、500,000回の月間ダウンロードと14,000人のユニークユーザーを持ち、1300万ページ以上を処理している。
LlamaIndexのプラットフォームは、金融アナリスト支援、集中化されたインターネット検索、センサーデータの分析ダッシュボード、内部LLMアプリケーション開発プラットフォームなどで使用されており、技術、コンサルティング、金融サービス、ヘルスケアなどの業界で活用されている。LlamaIndexは、異なるデータインターフェースに対するより良いクエリ理解、計画、ツール使用を提供するために、エージェント推論を追加している。また、専門化と並列化を提供し、コストを最適化し、遅延を減少させる複数のエージェントを組み込んでいる。
【ニュース解説】
Retrieval augmented generation（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）の出力品質を向上させるために外部の知識ベースから情報を取り込む技術です。この技術は、モデルソースの透明性を提供し、人間がソースを確認できるようにする点で重要です。しかし、基本的なRAGシステムにはいくつかの問題があります。インターフェースが原始的で、質の理解や計画が不十分であること、関数の呼び出しやツールの使用ができないこと、状態を持たない（記憶がない）ことなどが挙げられます。これらの問題は、データのサイロ化によってさらに悪化し、LLMアプリケーションを大規模に実用化することを困難にしています。
LlamaIndexは、これらの課題を克服し、開発者が次世代のLLM駆動アプリを迅速かつ簡単に構築できるようにするプラットフォームを提供します。このフレームワークは、非構造化および半構造化データを統一されたプログラムでアクセス可能な形式に変換するデータ抽出機能、内部データを通じて問い合わせに答えるRAG、および自律エージェントを提供します。特に注目すべきは、LlamaCloudの高度な抽出、変換、ロード（ETL）機能です。これにより、開発者はデータを常に最新の状態に同期させることができ、複雑な質問や高度な研究タスクに対しても、関連するコンテキストを持った回答を提供することが可能になります。
LlamaIndexのインターフェースは、簡単な質問から複雑な質問、高度な研究タスクまで対応可能であり、出力には短い回答、構造化された出力、研究レポートなどが含まれます。また、LllamaParseという高度なドキュメントパーサーを通じて、LLMの幻覚を減らすことにも注力しています。この技術は、複雑なドキュメント構造を解析し、データの整合性を保ちながら、高度なRAGやエージェントモデルの構築を支援します。
LlamaIndexのプラットフォームは、金融アナリスト支援、集中化されたインターネット検索、センサーデータの分析ダッシュボード、内部LLMアプリケーション開発プラットフォームなど、多岐にわたる用途で使用されています。これは、技術、コンサルティング、金融サービス、ヘルスケアなどの業界におけるLlamaIndexの幅広い適用性を示しています。
さらに、LlamaIndexはエージェント推論を追加することで、異なるデータインターフェースに対するより良いクエリ理解、計画、ツール使用を提供します。複数のエージェントを組み込むことで、各エージェントが特定のタスクに特化し、コストの最適化と遅延の減少を実現します。これにより、より高度なタスクを解決するために、エージェント間での協力とコミュニケーションが可能になります。
このように、LlamaIndexはRAG技術の限界を超え、企業がLLMアプリケーションをより効率的に、かつ広範囲にわたって実用化するための新たな道を切り開いています。この進化は、企業がデータを活用し、より賢い意思決定を行うための可能性を広げるものであり、長期的にはビジネスプロセスの自動化や効率化に大きな影響を与えることが期待されます。
from How LlamaIndex is ushering in the future of RAG for enterprises.
