ドキュメントリランク（Document Reranking）

ドキュメントリランクは、クエリの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、検索結果を洗練します。クエリ拡張は、関連語を追加することで検索を強化し、リコール向上や曖昧さの解消に役立ちます。これらの手法をRAGシステムで組み合わせることで、検索精度と応答品質が向上します。

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するプロセスです。初回検索後、各ドキュメントの関連性をより精密に評価し、最も重要なドキュメントを優先します。

RAG（検索拡張生成）とは？

RAG（検索拡張生成）は、大規模言語モデル（LLM）と情報検索システムの能力を組み合わせた先進的なフレームワークです。RAGでは、ユーザーがクエリを送信すると、システムが広大な知識ベースから関連ドキュメントを検索し、その情報をLLMに入力して文脈に即した正確な応答を生成します。このアプローチにより、AIが生成する内容の正確性と関連性が、事実データに基づいて強化されます。

クエリ拡張を理解する

クエリ拡張とは？

定義

クエリ拡張は、情報検索で検索クエリの効果を高めるために使われる手法です。元のクエリに意味的に関連する語やフレーズを追加することで、ユーザーの意図と関連ドキュメントの言語のギャップを埋め、関連情報の検索精度を高めます。

仕組み

実際には、クエリ拡張はさまざまな方法で実現されます：

• 同義語拡張：クエリ語の同義語を加え、同じ概念の異なる表現をカバーします。
• 関連語追加：直接の同義語ではないが文脈的に関連する語を追加します。
• LLMベース拡張：大規模言語モデルを活用し、元のクエリに関連する語やフレーズを予測して拡張します。

こうした拡張により、検索システムはより広い範囲のドキュメントを取得でき、用語や表現の違いによる取りこぼしを防ぎます。

RAGシステムでクエリ拡張が重要な理由

リコールの向上

リコールは、検索システムがすべての関連ドキュメントを見つける能力を指します。クエリ拡張により：

• 同じ概念を異なる用語で表現したドキュメントも取得可能になります。
• 関連するサブトピックや幅広い側面をカバーするドキュメントも検索できます。

クエリの曖昧さへの対応

ユーザーが短いクエリや曖昧なクエリを入力することはよくあります。クエリ拡張は：

• 複数の解釈を考慮してユーザーの意図を明確化します。
• トピックのさまざまな側面を含め、より網羅的な検索を実現します。

ドキュメント照合の強化

追加の関連語を含めることで、異なる語彙を使うドキュメントとも一致しやすくなり、検索プロセス全体の有効性が向上します。

クエリ拡張の主な手法

1. 疑似関連フィードバック（PRF）

PRFとは？

疑似関連フィードバックは、自動的にクエリを拡張する方法で、初回検索で上位にランクされたドキュメントが関連性が高いと仮定します。これらのドキュメントから重要語を抽出し、元のクエリを洗練させます。

PRFの仕組み

• 初回検索実行：ユーザーの元のクエリで検索し、上位ドキュメントを取得。
• 語句抽出：これらのドキュメントから頻度や重要度に基づき主要語を抽出。
• クエリ拡張：抽出した語句で元のクエリを拡張。
• 再検索：拡張後のクエリで再度検索を行い、より多くの関連ドキュメントを取得。

利点と注意点

• 利点：ユーザーの手を煩わせずリコールを向上できる。
• 注意点：初回結果に無関係なドキュメントが混ざると、無関係な語が追加され精度が低下する可能性がある。

2. LLMベースのクエリ拡張

大規模言語モデルの活用

AIの発展により、GPT-3やGPT-4のようなLLMは文脈や意味を理解して高度なクエリ拡張を生成できます。

LLM拡張の仕組み

• 仮想的な回答生成：LLMが元のクエリへの仮想回答を生成。
• 文脈的拡張：回答から追加の文脈や関連語を抽出。
• クエリ統合：元のクエリとLLMの出力を組み合わせて拡張クエリを作成。

例

元のクエリ:
「収益増加に寄与した最も重要な要因は何でしたか？」

LLM生成回答:
「会計年度では、収益の大幅な増加に寄与した主な要因として、成功したマーケティングキャンペーン、製品多様化、顧客満足度向上施策、戦略的な価格設定、テクノロジーへの投資などが挙げられます。」

拡張クエリ:
「元のクエリ: 収益増加に寄与した最も重要な要因は何でしたか？
仮想回答: [LLM生成回答]」

利点

• 深い理解：微妙な関係性や概念も捉えられる。
• カスタマイズ：特定ドメインや文脈に合わせた拡張が可能。

課題

• 計算資源：多大な処理能力が必要な場合がある。
• 過剰拡張：無関係または過剰な語の追加リスク。

RAGシステムにおけるクエリ拡張の実装

ステップバイステッププロセス

1. ユーザークエリ入力：システムが元のクエリを受け取る。
2. LLMベース拡張：
   • LLMに仮想回答や関連クエリ生成をプロンプト。
   • 例:
     「以下のクエリに対する詳細な回答や関連クエリを挙げてください: [ユーザークエリ]」
3. クエリ統合：
   • 元クエリと拡張内容を組み合わせる。
   • 拡張クエリがユーザー意図から逸脱しないようにする。
4. 検索への利用：
   • 拡張クエリで知識ベースからドキュメントを検索。
   • キーワード検索やセマンティック検索などを併用可能。

RAGシステムでの利点

• 検索強化：より多くの関連ドキュメントを取り込みLLMの文脈が充実。
• ユーザー体験向上：より正確で有益な応答を提供。

ドキュメントリランクの理解

なぜリランクが必要か

• 初回検索の限界：初回検索は広義の類似度指標に頼ることが多く、細かな関連性を捉えきれない場合がある。
• ノイズの除去：クエリ拡張で関係の薄いドキュメントも入るため、リランクでこれらをふるい落とす。
• LLMへの文脈最適化：より関連性の高いドキュメントを供給することでLLMの応答品質が向上。

ドキュメントリランクの主な手法

1. クロスエンコーダモデル

概要

クロスエンコーダは、クエリとドキュメントのペアを入力し、関連スコアを出力するニューラルネットワークモデルです。バイエンコーダと異なり、クエリとドキュメントを同時にエンコードし、両者の相互作用を豊かに捉えます。

クロスエンコーダの仕組み

• ペア入力：各ドキュメントとクエリをペアにする。
• 共同エンコード：モデルがペア全体を同時にエンコードし相互作用を捉える。
• スコア付け：各ドキュメントの関連スコアを出力。
• ランキング：スコアに基づきドキュメントを並び替える。

利点

• 高精度：より正確な関連性評価が可能。
• 文脈理解：クエリとドキュメント間の複雑な関係も捉えられる。

課題

• 計算負荷が大きい：大量ドキュメントを扱う場合に特に高コスト。

2. ColBERT（レイトインタラクションモデル）

ColBERTとは？

ColBERT（Contextualized Late Interaction over BERT）は、効率性と有効性のバランスを追求した検索モデルです。レイトインタラクションにより、トークン単位でクエリとドキュメントを比較しながら計算負荷を抑えます。

ColBERTの仕組み

• トークンレベルエンコード：クエリとドキュメントのトークンをBERTで個別にエンコード。
• レイトインタラクション：スコアリング時にクエリとドキュメントのトークンを類似度で比較。
• 効率性：ドキュメント埋め込みの事前計算が可能。

利点

• 高速スコアリング：フルクロスエンコーダより高速。
• 高品質な検索：検索精度も維持。

活用例

• 大規模検索や計算資源が限られる場面に適す。

3. FlashRank

概要

FlashRankは、最先端クロスエンコーダを利用した軽量かつ高速なリランクライブラリです。既存パイプラインへの統合が容易で、少ないオーバーヘッドでリランク性能を向上させます。

特徴

• 使いやすさ：シンプルなAPIで素早く統合可能。
• 高速処理：リランク処理が最適化されている。
• 高精度：有効なモデルを用いて高品質なリランクを実現。

使用例

from flashrank import Ranker, RerankRequest

query = 'What were the most important factors that contributed to increases in revenue?'

ranker = Ranker(model_name="ms-marco-MiniLM-L-12-v2")
rerank_request = RerankRequest(query=query, passages=documents)
results = ranker.rerank(rerank_request)

利点

• リランクの簡素化：モデル運用の複雑さを抽象化。
• パフォーマンス最適化：スピードと精度のバランスが良い。

RAGシステムにおけるドキュメントリランクの実装

プロセス

1. 初回検索：拡張クエリで候補ドキュメントを検索。
2. リランク：クロスエンコーダやColBERTなどのモデルで各ドキュメントの関連性を評価。
3. 選択：上位ランクのドキュメントをLLMの文脈として利用。

考慮点

• 計算資源：リランクは処理負荷が高い場合も。パフォーマンスとコストのバランスが必要。
• モデル選択：精度や効率性など用途に応じたモデル選定を。
• 統合性：既存パイプラインへの円滑な組み込みを意識。

RAGにおけるクエリ拡張とドキュメントリランクの統合

クエリ拡張とリランクの相乗効果

補完的な技術

• クエリ拡張：検索範囲を広げ、多くのドキュメントを取得。
• ドキュメントリランク：これらを精査し、最も関連性の高いものに絞り込む。

統合の利点

• リコールと精度の両立：両者を組み合わせることで、取得ドキュメントの量と質の両方を向上。
• 堅牢な検索：単独利用時の課題も相互補完。
• LLM出力の向上：良質な文脈がより正確で有益な応答につながる。

連携の具体的な流れ

1. ユーザークエリ入力：元のクエリを受信。
2. クエリ拡張：LLMなどで拡張し包括的な検索クエリを生成。
3. 初回検索：拡張クエリで広範なドキュメントを取得。
4. ドキュメントリランク：元クエリへの関連性でドキュメントを再ランキング。
5. 文脈提供：上位ドキュメントをLLMに文脈として供給。
6. 応答生成：最も関連性の高い文脈からLLMが応答を生成。

実装例

ワークフロー例

• LLMによるクエリ拡張：

  def expand_query(query):
      prompt = f"Provide additional related queries for: '{query}'"
      expanded_queries = llm.generate(prompt)
      expanded_query = ' '.join([query] + expanded_queries)
      return expanded_query
  

• 初回検索：

  documents = vector_db.retrieve_documents(expanded_query)
  

• ドキュメントリランク：

  from sentence_transformers import CrossEncoder
  cross_encoder = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')
  pairs = [[query, doc.text] for doc in documents]
  scores = cross_encoder.predict(pairs)
  ranked_docs = [doc for _, doc in sorted(zip(scores, documents), reverse=True)]
  

• トップドキュメントの選択：

  top_documents = ranked_docs[:top_k]
  

• LLMによる応答生成：

  context = '\n'.join([doc.text for doc in top_documents])
  prompt = f"Answer the following question using the context provided:\n\nQuestion: {query}\n\nContext:\n{context}"
  response = llm.generate(prompt)
  

モニタリングと最適化

• パフォーマンス指標：精度・リコール・関連スコアなどで検索効果を定期評価。
• フィードバックループ：ユーザーフィードバックで拡張・リランク戦略を改善。
• 資源管理：結果のキャッシュやリランク対象数の制限などで計算資源を最適化。

ユースケースと事例

例1：カスタマーサポート向けAIチャットボットの強化

シナリオ

企業が自社製品やサービスに関する顧客問い合わせにAIチャットボットを活用。顧客は多様な表現や用語で質問します。

課題

• 顧客ごとの言葉や表現の違い。
• 顧客満足を維持するための迅速で正確な応答が必要。

実装

• クエリ拡張：チャットボットが顧客クエリに同義語や関連語を追加。
  例：「ガジェットを直す方法は？」→「デバイスの修理」「家電のトラブルシュート」なども拡張。
• ドキュメントリランク：取得したFAQやヘルプ記事を、クロスエンコーダなどで顧客の具体的な問題に最も関連する順にリランク。

利点

• 応答の精度・関連性が向上。
• 顧客満足度向上とサポート対応時間の短縮。

例2：AI搭載リサーチツールの最適化

シナリオ

研究者がAIアシスタントを使い、学術論文やデータ、インサイトを検索。

課題

• 専門用語が多く複雑なクエリ。
• 膨大な学術文献からの情報抽出が必要。

実装

• クエリ拡張：アシスタントがLLMで関連概念や同義語を拡張。
  例：「量子もつれの応用」→「量子もつれの利用」「量子コンピューティングにおけるエンタングルメント」などもカバー。
• ドキュメントリランク：学術論文を refined