コーヒーはマイクロドージングに勝る、殺人菌が迫る、そしてRAGシステムは失敗する

企業は複雑なドキュメントの処理におけるRAGシステムの限界に苦慮

企業は、大規模言語モデル（LLM）で社内データを活用するために、Retrieval-Augmented Generation（RAG）システムの導入をますます進めていますが、VentureBeatによると、多くの企業がこれらのシステムが高度なドキュメントの処理に苦戦していることに気づいています。問題は主に前処理段階にあり、標準的なRAGパイプラインではドキュメントをフラットなテキスト文字列として扱うことが多く、重要な情報が失われることにつながっています。

RAGシステムは、LLMを独自のデータに基づいて動作させ、企業がワークフローを自動化し、意思決定を支援し、半自律的に運用できるようにすることを目指しています。しかし、VentureBeatが報じたように、ドキュメントを任意のセグメントに分割する「固定サイズチャンキング」への依存は、技術マニュアルやその他の複雑なドキュメントを扱う場合に有害となる可能性があります。この方法では、画像からキャプションが切り離され、テーブルが半分に分割され、ページの視覚的な階層が無視されます。

VentureBeatによると、問題はLLM自体にあるのではなく、ドキュメントが分析のために準備される方法にあります。Dippu Kumar SinghはVentureBeatで、PDFをインデックス化し、企業知識を即座に民主化するという約束は、重工業に依存する業界にとっては期待外れだったと書いています。インフラストラクチャに関する具体的な質問をするエンジニアは、ボットが回答を捏造することを発見しました。

Varun RajはVentureBeatで、検索の失敗は、AIシステムが展開されると、直接ビジネスリスクに伝播すると書いています。古いコンテキスト、管理されていないアクセスパス、および不十分に評価された検索パイプラインは、信頼、コンプライアンス、および運用上の信頼性を損なう可能性があるとRajは付け加えました。彼は、検索をアプリケーションロジックではなく、インフラストラクチャとして再構築しています。

現在のRAGシステムの限界は、複雑なドキュメントの構造とコンテキストを保持できる、より高度な前処理技術の必要性を浮き彫りにしています。RAGの信頼性を向上させることは、LLMを調整することではなく、システムが処理するドキュメントを確実に理解させることです。