LangChainとPineconeを使用した質問応答システムの構築方法
Table of Contents
- はじめに
- システムの概要
- システム構築の必要性
- ドキュメントの準備
- ドキュメントをチャンクに分割する
- チャンクの埋め込み
- チャンクのインデックス作成
- 類似ドキュメントの検索
- ユーザークエリの処理
- 回答の生成
- GPTモデルの切り替え
はじめに
この記事では、自分自身のデータから質問に答えることができるセマンティックサーチと質問応答システムの構築方法について解説します。このシステムは、Lang chainとPineconeを使用し、ドキュメントをベクトルデータベースに格納します。なぜこのようなシステムを構築したいのか、なぜ既存のモデルを使用しないのかについても説明します。また、実際のコーディングステップについても詳しく解説します。
システムの概要
まずは、システムの全体像について見ていきましょう。このシステムは、Lang chainとPineconeを組み合わせることで構築されます。Lang chainは大規模な言語モデルを利用して、質問応答システムを構築するためのフレームワークです。Pineconeはベクトルデータベースとして使用され、ドキュメントの埋め込みベクトルを格納します。このシステムの全体のアーキテクチャは以下のようになります。
- ドキュメントの準備:PDFやテキストファイルなど、自分自身のデータを用意します。
- ドキュメントのチャンク化:ドキュメントを小さなチャンクに分割し、意味的なマッチングを行います。
- チャンクの埋め込み:チャンクとクエリの埋め込みを生成し、類似度マッチングを行います。
- チャンクのインデックス作成:Pineconeを使用して、埋め込みベクトルをインデックスに格納します。
- 類似ドキュメントの検索:クエリに対して類似するドキュメントを検索します。
- ユーザークエリの処理:ユーザーの質問を受け取り、類似ドキュメントと共に処理します。
- 回答の生成:Lang chainの大規模言語モデルを使用して、回答を生成します。
システム構築の必要性
なぜこのようなシステムを構築する必要があるのでしょうか。それには以下の理由があります。
- モデルの信頼性:一部の大規模言語モデル(GPT-3やGPT-4)は、インターネット上のデータを学習しており、時には事実に反する情報を提供することがあります。ユーザーは自身の知識ベースに依存した回答を求めるため、これらのモデルに頼ることは避けたいと考えることがあります。
- 複数のドキュメントへの対応:GPTモデルに直接クエリを与えることはできますが、膨大な数のドキュメントがある場合、すべてのドキュメントをコンテキストとして与えることはできません。そのため、ドキュメントを絞り込み、最も関連性の高いドキュメントのみを選択する仕組みが必要です。
以上の理由から、自身のドキュメントに基づいてシステムを構築する必要があります。
ドキュメントの準備
まずはシステムに使用するドキュメントを準備します。例えば、自分の企業のドキュメントやウェブスクレイピングのデータなどが考えられます。これらのドキュメントはPDFやテキストファイルの形式で用意することができます。
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【メリット】
- ドキュメントを元に正確な回答が得られる
- 大規模なドキュメントにも対応できる
- ユーザーの知識ベースに依存した回答が可能
【デメリット】
- 複数のドキュメントの管理が必要
- ドキュメントの変更に追従する必要がある
FAQ
Q: このシステムは多言語に対応していますか?
A: はい、Lang chainとPineconeは多言語に対応しています。
Q: 複数のドキュメントを処理できますか?
A: はい、Lang chainとPineconeを組み合わせることで、複数のドキュメントを処理することができます。
Q: モデルを切り替えることは可能ですか?
A: はい、Lang chainを使用することで、異なるモデルに簡単に切り替えることが可能です。
【参考リソース】