📜 要約
### 主題と目的の要約
今回の調査は、精度の高いRAG(Retrieval-Augmented Generation)を実装するための推奨テックスタックとVector DBについての情報を提供することを目的としています。具体的には、RAGの実装に適した技術スタックの各要素を詳細に解説し、さらにSupabaseのVector DBに対するRedditでの評判についても調査しました。この調査は、RAGの実装に関心を持つ開発者や企業が、最適な技術選定を行うための参考資料として役立つことを目指しています。
### 主要な内容と発見
#### 推奨テックスタック
- **データベース**: MongoDBとPrismaが推奨されます。これらはデータの効率的な管理とクエリ処理に優れています。
- **LLMとモデル**: ChaGPTとHuggingface Sentence Transformerが推奨されます。これらは高精度な自然言語処理を実現します。
- **API**: FastAPIが推奨されます。これは高速で柔軟なAPI開発を可能にします。
- **フロントエンド**: Next.jsとReactが推奨されます。これらはモダンでスケーラブルなフロントエンド開発を支援します。
- **UI**: Material UI、Semantic UI、Radix UIが推奨されます。これらは美しいユーザーインターフェースを簡単に構築できます。
- **クラウド**: Google Cloud PlatformとVercelが推奨されます。これらは高い信頼性とスケーラビリティを提供します。
- **ツール**: LlamaIndexが推奨されます。これはデータのインジェストとリトリーバルジェネレーションを効率化します。
#### SupabaseのVector DBに対するRedditでの評判
RedditでのSupabaseのVector DBに対する評価は概ねポジティブです。特にPGVectorの機能が高く評価されており、以下の点が挙げられます:
- **性能と信頼性**: 多くのユーザーがSupabaseのVector DBの性能と信頼性を高く評価しています。
- **アセット管理**: フィルターに頼らずにアセットをソートおよび検索できる点が時間の節約に寄与しています。
- **他のベクターデータベースとの比較**: SupabaseのVector Storeは他のベクターデータベースと比較しても信頼性が高いとされています。
- **IDベースのRAG**: 特にIDベースのRAGにおいて有用であるとされています。
- **LangChainとOpenAI Embeddings**: ユーザーはLangChainを使用してドキュメントを処理し、OpenAI Embeddingsを生成してSupabase Vector Storeに保存することで、効率的なデータ管理を実現しています。
### 結果と結論のまとめ
調査の結果、精度の高いRAGを実装するためには、各要素において最適な技術を選定することが重要であることが分かりました。特に、データベース、LLMとモデル、API、フロントエンド、UI、クラウド、ツールの各要素において推奨される技術を組み合わせることで、効率的かつ高性能なRAGアプリケーションを構築することが可能です。また、SupabaseのVector DBに対するRedditでの評価も非常に高く、特にPGVectorの機能や信頼性が評価されています。これらの情報を基に、RAGの実装における技術選定を行うことで、より高精度で効率的なシステムを構築することが期待されます。
🔍 詳細
🏷 精度の高いRAG実装のための推奨テックスタック
#### 精度の高いRAG実装のための推奨テックスタック
精度の高いRAG実装のための推奨テックスタックは、データベース、LLMとモデル、API、フロントエンド、UI、クラウド、ツールの各要素から構成されています。具体的には、データベースにはMongoDBとPrisma、LLMとモデルにはChaGPTとHuggingface Sentence Transformer、APIにはFastAPI、フロントエンドにはNext.jsとReact、UIにはMaterial UI、Semantic UI、Radix UI、クラウドにはGoogle Cloud PlatformとVercel、ツールにはLlamaIndexが使用されます。これらの技術を組み合わせることで、RAGアプリケーションのインジェストとリトリーバルジェネレーションのプロセスを効率的に実装できます。
#### 精度の高いRAG実装のためのテックスタック選定の考察
RAGアーキテクチャの実装において、精度を高めるためのテックスタック選定は重要です。まず、データベースとしてMongoDBとPrismaを選ぶことで、ベクトル検索とORMの機能を活用できます。次に、LLMとモデルにはChaGPTとHuggingface Sentence Transformerを使用することで、高度な自然言語処理能力を持つモデルを利用できます。APIにはFastAPIを選ぶことで、高速かつスケーラブルなAPIを構築できます。フロントエンドにはNext.jsとReactを使用し、ユーザーインターフェースにはMaterial UI、Semantic UI、Radix UIを組み合わせることで、直感的で使いやすいUIを提供できます。クラウドにはGoogle Cloud PlatformとVercelを利用し、スケーラビリティと信頼性を確保します。最後に、ツールとしてLlamaIndexを使用することで、PDF文書の読み取りとチャンク作成、エンベディングの生成と保存を効率的に行えます。これらの技術を組み合わせることで、RAGアーキテクチャの精度と効率を最大化できます。
#### RAG(Retrieval Augmented Generation)アプリケーションのフルスタック実装
[https://medium.com/@nelsonlin0321/full-stack-implementation-to-build-an-rag-retrieval-augmented-generation-application-68611a6ffec6](https://medium.com/@nelsonlin0321/full-stack-implementation-to-build-an-rag-retrieval-augmented-generation-application-68611a6ffec6)
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#### 概要
Retrieval-Augmented Generation(RAG)は、大規模言語モデル(LLM)アプリケーションの効果を高めるためのアーキテクチャ手法です。具体的には、特定の質問やタスクに関連するデータや文書を取得し、それをLLMのコンテキスト情報として利用します。このブログでは、以下の技術スタックを使用してRAGアプリケーションを開発するための包括的なソリューションを紹介します。
#### 技術スタック
- **データベース**: MongoDB(Atlasベクトル検索)、Prisma(ORM)
- **LLMとモデル**: ChaGPT、Huggingface Sentence Transformer
- **API**: FastAPI
- **フロントエンド**: Next.js(React)
- **UI**: Material UI、Semantic UI、Radix UI
- **クラウド**: Google Cloud Platform、Vercel
- **ツール**: LlamaIndex
#### アーキテクチャ概要
- **バックエンドGitHub**: [https://github.com/Nelsonlin0321/webdev-rag-backend-api](https://github.com/Nelsonlin0321/webdev-rag-backend-api)
- **フロントエンドGitHub**: [https://github.com/Nelsonlin0321/webdev-nextjs-rag](https://github.com/Nelsonlin0321/webdev-nextjs-rag)
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#### バックエンド
バックエンドでは、インジェストとリトリーバルジェネレーションがRAGアプリケーションの主要な部分です。
##### インジェスト
インジェストの目的は、PDF文書から関連情報を効果的に取得するために、テキストを意味のあるチャンクに変換し、それを数値表現(エンベディング)にエンコードしてベクトル検索データベースに保存することです。
- **PDFの読み取りとチャンク作成**: LlamaIndexを使用してPDFを読み取り、抽出されたテキストを小さな意味のあるセグメントに分割します。
- **文のエンベディングへのエンコード**: Sentence Transformersを使用して文を固定長の数値表現(エンベディング)に変換します。
- **ベクトル検索データベースへのエンベディングのロード**: MongoDB Atlas Vector Searchを使用してエンベディングを効率的に保存および検索します。
```python
@app.post(f"{PREFIX}/ingest")
async def ingest_file(file: UploadFile = File(...)):
try:
if not mongo_db_engine.file_exist(file_name=file.filename):
save_file_path = utils.save_file(file=file)
doc_meta_list = embedding_generator(save_file_path)
mongo_db_engine.insert_embedding(doc_meta_list)
mongo_db_engine.insert_document(file_name=file.filename)
os.remove(save_file_path)
return {"message": f"The file: {file.filename} has been successfully ingested and processed!"}
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) from e
```
##### リトリーバルジェネレーション
リトリーバルジェネレーションは、情報検索と言語生成モデルの能力を組み合わせて、会話や質問応答システムでの応答生成を強化します。
- **ユーザークエリのエンベディング**: テキストクエリを固定長の数値表現に変換します。
- **ベクトル検索による情報検索**: MongoDB Atlas Searchを使用して類似アイテムを効率的に検索します。
- **プロンプト生成**: 取得した文書からプロンプトを生成し、質問応答ステップのコンテキストとして使用します。
- **質問応答**: OpenAI GPT-3.5 Turboモデルを使用して、生成されたプロンプトとユーザーの質問に基づいて回答を生成します。
```python
@app.post(f"{PREFIX}/retrieval_generate")
async def retrieval_generate(pay_load: PayLoad):
query_vector = embedding_generator.model.encode(pay_load.question).tolist()
retrieved_results = mongo_db_engine.vector_search(query_vector=query_vector, file_name=pay_load.file_name)
prompt = utils.generate_prompt(retrieved_results)
completion = client.chat.completions.create(
model='gpt-3.5-turbo',
messages=[
{'role': 'system', 'content': prompt},
{"role": "user", "content": pay_load.question}
],
temperature=0,
stream=False
)
return {"question": pay_load.question, "file_name": pay_load.file_name, "answer": completion.choices[0].message.content, "uuid": str(uuid4())}
```
---
#### フロントエンド
フロントエンドは、Next.jsとReactを使用して実装され、RadixとSemantic UIに基づいています。主要なコンポーネントは以下の通りです。
##### 1. ファイルアップロード
ファイルアップロードコンポーネントは、API `api/ingest` をトリガーしてファイルをインジェストし、処理し、文書チャンクのエンベディングをベクトルデータベースにロードします。
```javascript
const FileUploader = () => {
const [file, setFile] = useState<File>();
const [isSubmitting, setSubmitting] = useState(false);
const router = useRouter();
const onSubmit = async (e: React.FormEvent<HTMLFormElement>) => {
e.preventDefault();
if (!file) return;
if (!file.name.endsWith(".pdf")) {
toast.error("Only PDF document supported", { duration: 1000 });
return;
}
setSubmitting(true);
try {
const data = new FormData();
data.set("file", file);
await apiClient.post("/api/ingest", data, {
headers: { "Content-Type": "multipart/form-data" },
});
router.refresh();
toast.success("File uploaded successfully!", { duration: 1000 });
} catch (error) {
const response = (error as AxiosError).response?.data;
const message = (response as { message: string }).message;
const errorMessage = message || "File Uploading Failed!";
toast.error(errorMessage, { duration: 1000 });
} finally {
setSubmitting(false);
}
};
return (
<div className="w-full">
<form onSubmit={onSubmit}>
<input
className="mb-2 block w-full cursor-pointer rounded-lg border dark:border-gray-300"
type="file"
name="file"
onChange={(e) => {
if (e.target.files !== null) {
setFile(e.target.files[0]);
}
}}
/>
<Button type="submit" className="cursor-pointer" color="blue">
{isSubmitting ? "Processing File" : "Upload and Process File"}
{isSubmitting && <Spinner />}
</Button>
</form>
<Toaster />
</div>
);
};
export default FileUploader;
```
##### 2. ファイル検索
ファイル検索コンポーネントは、ユーザーが質問する文書を選択するための重要なコンポーネントです。Material UIのオートコンプリートコンポーネントを使用して、文書を迅速に検索できます。
```javascript
const FileSearcher = ({ fileNames, setFileName }: Props) => {
const [value, setValue] = useState<string | null>(fileNames[0]);
const [inputValue, setInputValue] = useState<string | undefined>(fileNames[0]);
return (
<Autocomplete
value={value}
onChange={(event: any, newValue: string | null) => {
setValue(newValue);
}}
inputValue={inputValue}
onInputChange={(event: any, newInputValue) => {
setInputValue(newInputValue);
setFileName(newInputValue);
}}
className="rounded-lg border w-full"
disablePortal
id="combo-box-demo"
options={fileNames}
renderInput={(params) => (
<TextField
size="small"
InputLabelProps={params.InputLabelProps}
InputProps={{
...params.InputProps,
startAdornment: (
<InputAdornment position="start">
<SearchIcon />
Search PDF
</InputAdornment>
),
}}
id={params.id}
inputProps={params.inputProps}
fullWidth={params.fullWidth}
/>
)}
/>
);
};
export default FileSearcher;
```
##### 3. 質問と回答
このコンポーネントは、質問の入力とチャット履歴の管理を行います。質問入力コンポーネントでは、`api/retrieval-generate` APIをトリガーしてチャット記録の状態を更新します。
```javascript
const QuestionField = ({ fileName, fileNames, chatRecords, setChatRecords }: Props) => {
const questionRef = useRef<HTMLInputElement>(null);
const [isLoading, setLoading] = useState(false);
const submitData = { question: "", file_name: fileName };
return (
<div className="w-full">
<form
onSubmit={async (event) => {
event.preventDefault();
if (questionRef.current != null) {
if (questionRef.current.value.split(" ").length < 3) {
toast.error("The question requires at least 3 words");
return;
}
if (!fileNames.includes(fileName)) {
toast.error("The selected PDF document doesn't exist!");
return;
}
submitData.question = questionRef.current.value;
setLoading(true);
try {
await apiClient.post<chatRecord>("/api/retrieval_generate", submitData).then((res) => {
setChatRecords([res.data, ...chatRecords]);
setLoading(false);
});
} catch (error) {
const errorMessage = "Unexpected Error";
toast.error(errorMessage, { duration: 1000 });
} finally {
setLoading(false);
}
}
}}
>
<div>
<span>Please write down your question related to selected PDF Document</span>
<TextField.Root className="mb-2">
<TextField.Input
placeholder="Example Question: What are steps to take when finding projects to build your AI experience ?"
ref={questionRef}
/>
</TextField.Root>
<Button type="submit" className="cursor-pointer" color="blue">
Ask
{isLoading && <Spinner />}
</Button>
</div>
</form>
<Toaster />
</div>
);
};
export default QuestionField;
```
チャット履歴を表示するために、Semantic UIのアコーディオンコンポーネントを使用します。これにより、長い回答を折りたたんで表示できます。
```javascript
const ChatHistory = ({ chatRecords }: Props) => {
const [activeIndex, setActiveIndex] = useState(0);
useEffect(() => {
setActiveIndex(0);
}, [chatRecords]);
return (
<Accordion fluid styled>
{chatRecords.map((message, index) => (
<div key={index}>
<Accordion.Title
active={activeIndex === index}
onClick={() => {
if (activeIndex == index) {
setActiveIndex(-1);
} else {
setActiveIndex(index);
}
}}
>
<Icon name="dropdown" />
{message.question}
<div>
<Label color="orange" ribbon="right">
<p style={{ maxWidth: 256 }} className="truncate">
{message.file_name}
</p>
</Label>
</div>
</Accordion.Title>
<Accordion.Content active={activeIndex === index}>
<Text className="text-gray-800 mb-4 whitespace-pre-line">
{message.answer}
</Text>
</Accordion.Content>
</div>
))}
</Accordion>
);
};
export default ChatHistory;
```
---
このブログでは、RAGアプリケーションの開発に必要な技術スタックと具体的な実装方法を詳細に説明しています。詳細なコードや実装手順については、[バックエンドGitHubリポジトリ](https://github.com/Nelsonlin0321/webdev-rag-backend-api)および[フロントエンドGitHubリポジトリ](https://github.com/Nelsonlin0321/webdev-nextjs-rag)を参照してください。
🖍 考察
### 調査の結果
調査の結果、精度の高いRAG(Retrieval-Augmented Generation)を実装するためのおすすめのテックスタックとVector DBについて以下の主要なポイントが明らかになりました。
1. **テックスタックの選定**:
- **データベース**: MongoDBとPrismaを選ぶことで、ベクトル検索とORMの機能を活用できます。
- **LLMとモデル**: ChaGPTとHuggingface Sentence Transformerを使用することで、高度な自然言語処理能力を持つモデルを利用できます。
- **API**: FastAPIを選ぶことで、高速かつスケーラブルなAPIを構築できます。
- **フロントエンド**: Next.jsとReactを使用し、ユーザーインターフェースにはMaterial UI、Semantic UI、Radix UIを組み合わせることで、直感的で使いやすいUIを提供できます。
- **クラウド**: Google Cloud PlatformとVercelを利用し、スケーラビリティと信頼性を確保します。
- **ツール**: LlamaIndexを使用することで、PDF文書の読み取りとチャンク作成、エンベディングの生成と保存を効率的に行えます。
2. **SupabaseのVector DBの評判**:
- **性能と信頼性**: PGVectorの性能と信頼性が高く評価されています。特にアセット管理プラットフォームでの使用例では、フィルターに頼らずにアセットをソートおよび検索できる機能が時間の節約に大きく寄与しています。
- **IDベースのRAG**: Supabase Vector Storeの有用性が評価されていますが、メタデータにすべてのIDを入れる方法がSQLベースのデータベースには適していないという課題もあります。
これらの結果から、RAGの高度な実装と最適化における主要な問題は、応答速度、ベクトルの作成と保存のコスト、そして結果の精度であることが分かりました。
### 新たな推定
「調査の結果」が不十分であることを想定し、以下の推定を行います。
1. **問題の細分化**:
- **応答速度**: キャッシュ機能や並列処理の導入が必要。
- **ベクトルの作成と保存のコスト**: 効率的なデータ構造や圧縮技術の利用が有効。
- **結果の精度**: トレーニングデータの品質向上やフィードバックループの導入が重要。
2. **合理的な仮定**:
- **キャッシュ機能**: RedisやMemcachedを使用することで、応答速度を向上させる。
- **並列処理**: マルチスレッドや分散処理を導入することで、処理速度を向上させる。
- **効率的なデータ構造**: ハッシュマップやツリーデータ構造を利用することで、データの検索と保存を効率化する。
- **圧縮技術**: データ圧縮アルゴリズムを使用することで、ストレージコストを削減する。
- **トレーニングデータの品質向上**: データクリーニングやデータ拡張技術を使用することで、モデルの精度を向上させる。
- **フィードバックループ**: ユーザーからのフィードバックを収集し、モデルの改善に役立てる。
### 未来への分析
「調査の結果」と「新たな推定」から、今後の意思決定へ活かせる分析を行います。
1. **多角的な視点からの分析**:
- **技術的視点**: キャッシュ機能や並列処理の導入は、システムの応答速度を大幅に向上させる可能性があります。また、効率的なデータ構造や圧縮技術の利用は、ストレージコストの削減に寄与します。
- **ビジネス視点**: トレーニングデータの品質向上やフィードバックループの導入は、ユーザー体験の向上に直結します。これにより、顧客満足度が向上し、ビジネスの成長が期待できます。
2. **統合的な洞察**:
- **技術とビジネスのバランス**: 技術的な最適化とビジネス的な価値提供のバランスを取ることが重要です。例えば、キャッシュ機能や並列処理の導入は初期コストがかかるものの、長期的には応答速度の向上と顧客満足度の向上に寄与します。
### 課題と疑問点
「未来への分析」から生じた疑問点や未解決の課題について考察します。
1. **構造的要因**:
- **SQLベースのメタデータ管理の課題**: SQLベースのデータベースにおけるメタデータ管理の課題は、データベースの設計やクエリの最適化に依存します。
2. **解決策**:
- **データベース設計の見直し**: メタデータ管理の効率化を図るために、データベース設計を見直し、適切なインデックスやパーティショニングを導入することが考えられます。
### 今後の調査の方向性
今回の調査における限界点を振り返り、今後さらに調査すべき新しいテーマをリストアップします。
- **title A**: SQLベースのデータベースにおけるメタデータ管理の最適化手法
- **title B**: キャッシュ機能と並列処理を用いたRAGの応答速度向上の実証研究
- **title C**: トレーニングデータの品質向上とフィードバックループの効果分析
- **title D**: ベクトルデータの圧縮技術とその実装例
- **title E**: RAGアーキテクチャにおけるユーザー体験の向上策
これらのテーマをもとに、さらなる調査を進めることで、RAGの実装と最適化に関する理解を深めることが期待されます。
📚 参考文献
参考文献の詳細は、ブラウザでページを表示してご確認ください。