ドキュメントリランク（Document Reranking）
ドキュメントリランクは、ユーザーのクエリに対する関連性に基づいて検索済みドキュメントの順序を再調整し、最も重要な情報を優先することで検索結果を洗練させるプロセスです。これはRAG（検索拡張生成）システムの重要なステップであり、クエリ拡張と組み合わせることでAI検索やチャットボットのリコールと精度の両方を向上させます。...
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Document Reranking
RAG
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RAGを理解する
検索拡張生成（RAG）は、検索ベース手法と生成型言語モデルの強みを組み合わせた高度なフレームワークです。検索コンポーネントが大規模コーパスから関連するパッセージを特定し、生成コンポーネントがこれらのパッセージを統合して、一貫性がありコンテキストに適した応答を作成します。
RAGにおけるドキュメントグレーディングの役割
RAGフレームワークにおけるドキュメントグレーディングは、応答生成に利用されるドキュメントが高品質かつ高い関連性を持つことを保証します。これによりRAGシステム全体のパフォーマンスが向上し、より正確でコンテキストに適した出力が得られます。グレーディングプロセスは以下の主要な側面を含みます：
- 関連性: 取得されたドキュメントがクエリに関連していることを保証します。
- 品質: 完全性、正確性、信頼性の観点からドキュメントの品質を評価します。
- コンテキスト適合性: ドキュメントがクエリや生成される応答の文脈に適合していることを保証します。
RAGでのドキュメントグレーディングはどのように行われるか
RAGにおけるドキュメントグレーディングは、取得ドキュメントの最高品質と関連性を確保するために複数のステップと技術を組み合わせて実施されます。主な手法は以下の通りです：
- キーワードマッチング: クエリキーワードの出現や頻度に基づいてドキュメントを評価する基本的な手法。
- セマンティック類似度: ニューラルネットワークを活用し、ドキュメントとクエリとの意味的関連性を高度に評価します。
- ランキングアルゴリズム: Dense Passage Retrieval（DPR）、Maximal Marginal Relevance（MMR）、Sentence Window Retrievalなどのアルゴリズムを用いて、様々な指標でドキュメントをランク付けします。
- リランキング: Hypothetical Document Embedding（HyDE）やLLMリランキングなどの技術を用いて、より一貫性があり正確な応答生成に貢献できる順序にドキュメントを並べ替えます。
RAGにおけるドキュメントグレーディングの応用
ドキュメントグレーディングは、RAGのさまざまな応用で不可欠な役割を果たします。例：
- 要約: 重要なパッセージを取得・グレーディングし、長文ドキュメントの要点を簡潔にまとめます。
- エンティティ認識: エンティティが記載された関連パッセージを特定・グレーディングし、固有表現抽出を行います。
- 関係抽出: エンティティ間の関係を特定するため、最も関連性の高い情報に基づきパッセージをグレーディングし説明文を生成します。
- トピックモデリング: 特定のテーマに関連したパッセージを取得・グレーディングし、トピックの一貫性ある表現を実現します。
