はじめに

こんにちは、Webエンジニアの岩田史門(@SI_Monxy)です！
今回はOpenAI APIを利用したRAGについて記事を書いてみました！
改善点や修正点があれば、コメントにて優しくご指導いただけると嬉しいです！

概要

RAGは、生成モデルに情報検索の能力を統合することで生成品質を向上させる手法です。通常の生成モデルに比べて、より正確で情報に基づいた生成が可能となります。

利点

情報の正確性向上: 情報検索を通じて生成されるテキストの正確性が向上します。
多様性と質の向上: 複数の検索結果を利用することで、生成されるテキストの多様性と質が向上します。
リアルタイム応用: リアルタイムでの応用が可能であり、特定のコンテキストに応じた生成が実現できます。

実装手順

データの収集: 使用する情報源からデータを収集し、適切に整形します。
検索エンジンの設定: Elasticsearchなどの検索エンジンを設定し、情報検索を実行できるようにします。
生成モデルの統合: OpenAI APIを使用して生成モデルを統合し、情報検索を行うフローを構築します。
リクエストの処理: ユーザーからのリクエストを受け取り、適切な検索クエリを生成し、検索結果を取得します。
生成の実行: 取得した情報を生成モデルに入力し、最終的な生成結果を生成します。

サンプルコード

このサンプルコードでは、OpenAI APIを使用してRAGを実装しています。generate_with_rag関数は、与えられたプロンプトに基づいて検索ドキュメントを利用し、生成されたテキストを返します。

import openai

# OpenAI APIキーの設定
openai.api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'

def generate_with_rag(prompt, documents):
    # RAGのリクエストを準備
    request = {
        "model": "text-davinci-002",
        "documents": documents,
        "query": prompt,
        "max_tokens": 150,
        "stop": ["\n", "<|endoftext|>"]
    }

    # OpenAI APIを使って生成を実行
    response = openai.Completion.create(**request)

    # 生成されたテキストを返す
    return response.choices[0].text.strip()

# 使用例
prompt = "What are the benefits of using RAG?"
documents = [
    "RAG improves text generation by integrating retrieval-based information.",
    "It enhances accuracy and diversity in generated text.",
    "Real-time applications benefit significantly from RAG's capabilities."
]

generated_text = generate_with_rag(prompt, documents)
print(generated_text)

参考