クエリ拡張

クエリ拡張はユーザーのクエリに語句や文脈を追加し、ドキュメント検索を向上させて正確な応答を実現します。RAGシステムでは、リコールと関連性を高め、チャットボットやAIがあいまいなクエリや同義語を効果的に処理して正確な回答を支援します。

クエリ拡張とは、ユーザーの元のクエリに追加の語句や文脈を加えてから検索メカニズムに送信するプロセスを指します。この拡張によって、より関連性の高いドキュメントや情報が取得され、最終的により正確かつ文脈に沿った応答生成につながります。代替クエリでドキュメント検索後に再ランキングを行うことで、RAGプロセスではプロンプトのコンテキストウィンドウ内でより精度の高いドキュメント結果が得られます。

検索拡張生成（RAG）とは？

検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation: RAG）は、検索メカニズムと生成モデルを組み合わせて、より正確かつ文脈に沿った応答を生み出すAIアーキテクチャです。RAGシステムでは、ユーザーのクエリに基づいて検索コンポーネントがナレッジベースから関連ドキュメントやデータを取得し、その後、生成モデル（多くは大規模言語モデルやLLM）がこの情報を用いて一貫性のある有益な応答を生成します。

RAGシステムにおけるクエリ拡張の役割

検索性能の向上

RAGシステムの生成応答の質は、取得されるドキュメントの関連性に大きく依存します。検索コンポーネントが最適な情報を取得できなければ、生成モデルは不十分または無関係な回答を返す可能性があります。クエリ拡張は初期クエリを改善し、すべての関連ドキュメントを取得する確率を高めることで、この課題に対応します。

リコールの向上

元のクエリに関連語や同義語、言い換えを追加することで、クエリ拡張は検索範囲を広げます。これにより検索システムのリコールが高まり、ナレッジベースからより多くの関連ドキュメントが取得可能になります。リコール向上は生成モデルにより包括的な文脈を提供し、RAGシステム全体の出力品質を高めます。

RAGシステムでのクエリ拡張の活用方法

クエリ拡張プロセスのステップ

1. ユーザークエリの受信: プロセスは、ユーザーの元のクエリから始まります。これは不完全だったり、あいまいだったり、ナレッジベース内のドキュメントと用語が一致しない場合もあります。
2. 拡張クエリの生成: システムは元のクエリと意味的に類似した追加クエリを生成します。これには大規模言語モデル（LLM）の活用など、さまざまな手法が用いられます。
3. ドキュメントの検索: それぞれの拡張クエリでナレッジベースからドキュメントを検索し、より広範かつ多様な関連ドキュメント集合を得ます。
4. 結果の集約: 取得したドキュメントを集約し、重複を除去し、関連度でランキングします。
5. 応答の生成: 集約したドキュメントをもとに生成モデルがユーザーのクエリへの最終的な応答を生成します。

クエリ拡張の手法

1. 大規模言語モデル（LLM）の活用

GPT-4などのLLMは、元のクエリの意味的に類似したクエリや言い換えを生成できます。言語の文脈やニュアンスを理解することで、同じ質問を異なる表現で捉えた高品質な拡張クエリが作成できます。

例:

• 元のクエリ：「気候変動の影響」
• LLMによる拡張クエリ：
  • 「地球温暖化の影響」
  • 「環境変化の結果」
  • 「気候変動性とその影響」

2. 仮想的な回答生成

この手法では、システムがLLMを用いてユーザークエリに対する仮想的な回答を生成します。仮想回答を元のクエリに追加し、検索時により多くの文脈を持たせます。

手順:

• クエリに対する仮想的な回答を生成
• 元のクエリと仮想回答を結合
• 結合したテキストを検索クエリとして利用

例:

• 元のクエリ：「収益増加の要因は何ですか？」
• 生成された仮想回答：
  • 「収益増加は、成功したマーケティングキャンペーン、製品の多様化、新市場への進出によるものです。」
• 結合クエリ：
  • 「収益増加の要因は何ですか？収益増加は、成功したマーケティングキャンペーン、製品の多様化、新市場への進出によるものです。」

3. マルチクエリアプローチ

この方法では、元クエリの異なる言い回しや側面を捉えた複数のクエリを生成し、それぞれ個別にドキュメント検索を行います。

手順:

• LLMを用いて複数の類似クエリを生成
• 各クエリごとにドキュメントを検索
• 検索結果を統合・ランキング

例:

• 元のクエリ：「企業成長の主な要因」
• 拡張クエリ：
  • 「事業拡大の主な要素」
  • 「企業業績向上の要因」
  • 「組織成長への主要な貢献要因」

事例とユースケース

事例：年次報告書分析のRAG向上

シナリオ:
AIシステムが企業の年次報告書をもとに質問に答える設計。ユーザーが「経営陣の入れ替わりは大きかったですか？」と質問。

実装:

1. 仮想的な回答生成:
   • システムが「経営陣の入れ替わりは最小限で、戦略的取り組みの継続性が保たれました」といった仮想回答を生成。
2. クエリ拡張:
   • 仮想回答を元のクエリと結合し、拡張クエリを作成。
3. 検索:
   • 拡張クエリを用いて、年次報告書の経営陣交代に関する関連セクションを取得。
4. 生成:
   • AIが取得情報をもとに正確な回答を生成。

利点:
仮想回答で文脈を補完することで、元のクエリだけでは見落とされがちな関連情報も検索できるようになります。

事例：カスタマーサポートチャットボットでの検索強化

シナリオ:
カスタマーサポートチャットボットがユーザーのトラブルシューティングを支援。ユーザーが「ネットが遅い」と入力。

実装:

1. LLMによるクエリ拡張:
   • 拡張クエリを生成：
     • 「インターネット速度が低下している」
     • 「ブロードバンド接続が遅い」
     • 「インターネットの遅延問題」
2. 検索:
   • 各クエリでネット速度のトラブルに関する記事や手順を検索。
3. 応答生成:
   • チャットボットが取得した情報をまとめ、ユーザーに解決策を案内。

利点:
幅広い問題や解決策をカバーでき、ユーザーの問題解決率が向上します。

事例：学術研究支援

シナリオ:
学生がAIアシスタントを使って「睡眠不足が認知機能に与える影響」に関する資料を探す。

実装:

1. マルチクエリ生成:
   • 類似クエリを生成：
     • 「睡眠不足は思考力にどう影響するか」
     • 「睡眠喪失による認知障害」
     • 「睡眠不足と精神的パフォーマンス」
2. 検索:
   • 各クエリで論文や記事を検索。
3. 集約・ランキング:
   • 結果を統合し、関連性や新しさで優先順位付け。
4. 応答生成:
   • AIが調査結果をまとめ、主要な論文を提案。

利点:
多角的な情報収集が可能となり、より充実した研究が進められます。

RAGシステムにおけるクエリ拡張のメリット

• リコール向上: より多くの関連ドキュメントの取得で、正確な応答生成に必要な文脈が充実します。
• あいまいなクエリ対応: 短い・曖昧なクエリにも文脈を追加し対応。
• 同義語認識: 元のクエリにない同義語や関連語を含むドキュメントも検索できます。
• ユーザー体験向上: ユーザーがクエリを修正しなくても、より正確で有益な応答が得られます。

課題と考慮点

過剰な拡張

拡張クエリが多すぎると無関係なドキュメントも増え、検索精度が低下します。

対策:

• 制御された生成: 拡張クエリ数を制限。
• 関連性フィルタリング: スコアリングで最も関連性の高い拡張のみ優先。

曖昧性と多義語

多義語などにより無関係な拡張が生じる場合があります。

対策:

• 文脈理解型拡張: クエリの文脈を考慮できるLLMの活用。
• 曖昧性解消手法: クエリ文脈から意味を判別するアルゴリズムの導入。

計算リソース

複数の拡張クエリ生成や処理は計算リソースを多く消費します。

対策:

• 効率的なモデル: 最適化されたLLMや検索システムの利用。
• キャッシュ機構: 頻出クエリや拡張をキャッシュし計算を削減。

検索システムとの連携

拡張クエリが既存の検索アルゴリズムと効果的に連携する必要があります。

対策:

• スコアリング調整: 拡張クエリに対応した検索スコアリングの調整。
• ハイブリッド手法: キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせる。

効果的なクエリ拡張の技術

語句の重み付け

拡張クエリ内の語句の重要度に重みを付ける手法。

• TF-IDF（単語頻度-逆文書頻度）: 語句の重要度をコーパス内で評価。
• BM25スコアリング: 検索エンジンで使われる関連度推定関数。
• カスタム重み付け: 拡張語句の関連性に応じて重みを調整。

検索結果の再ランキング

検索後にドキュメントの関連度で再ランキングを行う手法。

• クロスエンコーダ: クエリとドキュメントのペアごとに関連度を判定するモデル。
• 再ランキングモデル（ColBERT, FlashRank等）: 効率的かつ高精度な再ランキングを実現するモデル。

例:

検索後にクロスエンコーダでドキュメントを関連度順に再ランキング。

ユーザーフィードバックの活用

ユーザーのインタラクションをクエリ拡張に反映。

• インプリシットフィードバック: クリックや閲覧時間などからユーザー行動を解析。
• エクスプリシットフィードバック: ユーザーがクエリ修正や結果選択を行う仕組み。

AI・AI自動化・チャットボットとの関係

AIによるクエリ拡張

AIやLLMを活用したクエリ拡張は、高度な言語理解で検索を向上させます。これにより、チャットボットやバーチャルアシスタントなどのAIシステムが、より正確かつ文脈に合った応答を実現します。

情報検索の自動化

クエリ拡張プロセスを自動化することで、ユーザーが正確なクエリを作成する負担を軽減。AIによる自動化で、情報検索システムの効率も向上します。

チャットボットのインタラクション強化

チャットボットはクエリ拡張によってユーザーの意図をより的確に把握し、口語表現や不完全なフレーズにも対応。より満足度の高いインタラクションと問題解決が可能になります。

例:

テクニカルサポートのチャットボットが「アプリが動かない」といったあいまいなクエリを、「アプリのクラッシュ」「ソフトウェアが応答しない」「アプリのエラーメッセージ」などに拡張し、迅速な解決へ導きます。

RAGのためのクエリ拡張研究

1. 金融ドキュメントにおけるRAGベースQAの検索改善
   本論文は、RAGによって強化された大規模言語モデル（LLM）の金融ドキュメントへの効果を検証しています。LLMの出力精度の低下は、テキストチャンクの検索精度の問題が主因であることを指摘し、チャンク分割技術やクエリ拡張、メタデータ付与や再ランキングアルゴリズムによるRAGプロセスの改善を提案しています。これらの手法でテキスト検索を最適化し、LLMの応答精度向上を目指しています。Read more

2. 検索拡張と管理：4モジュール連携によるRAG品質・効率向上
   本論文はRAGシステムの強化に向け、検索用クエリを生成する「クエリリライターモジュール」に注目し、複数クエリ生成による知識検索の最適化、情報の停滞や曖昧性への対応を提案。さらに、知識フィルタやメモリーリザーバーによる無関係知識の管理や検索リソース最適化も紹介。これらの進歩により、RAGシステムの応答品質と効率の向上を実現しており、QAデータセットでの実験も行われています。コードおよび詳細はこちら。

3. MultiHop-RAG：マルチホップクエリ用RAGベンチマーク
   本研究は、複数の証拠を推論する必要があるマルチホップクエリへの対応で、既存RAGシステムが直面する課題を明らかにしています。マルチホップクエリ専用の新たなデータセットを導入し、RAGの実用化に向けた複雑なクエリ構造への対応とLLM活用強化に必要な進歩を論じています。