RAGアプリケーションの作成
前回は、トライアルアカウントの取得とフリートークアプリの作成を行いましたが、今回は、RAGアプリケーションの作成をしてみます。
前回の記事で、無料トライアルアカウントが作成方法をご説明しています。
RAG
RAG（検索拡張生成、Retrieval-Augmented Generation）とは、生成AIが回答を生成する際に、大規模言語モデル（LLM）が学習した知識だけでなく、外部のデータベースから関連情報を検索して参照・活用する技術です。これにより、LLM本体がすでに学習していたり、インターネット上の情報だけではなく、社内文書などの情報に基づいた回答を生成でき、利用者固有の情報を活用することができます。
STORM platform 上での RAG アプリケーションの生成
STORM Platform 上で、「エージェントを作成する」を押してください。
ここで、「ナレッジサーチ」のテンプレートを選択。
適当な名前を付けてください。
これでアプリケーションが作成されます。
一覧に、先ほど作成したアプリが表示されていると思います。
RAG アプリケーションの 構成
作成したアプリケーションのワークフローを確認すると、
RAG の検索をして、その結果を LLM で処理してユーザーに回答を返す仕様になっています。
ID:3 の LLM の System Prompt を見ると
You are a knowledgeable chatbot trained to refer to specific documents and feedback when answering queries.
Please respond in Japanese when possible.
Do not mention the document name. Do not explicitly mention where the context is from.
Instead, integrate the information seamlessly into your answers as part of your knowledge base.
You can only respond based on information that can be verified in the given document.
If no relevant information is available in the given document, do not provide an answer.
Instead, say something like '申し訳ございません。私が学んでいない内容なので、お答えできません。'
If you are not sure what topic the question is about, ask questions to find out the topic.
英語で書かれていますが、簡単に言うと、学習した知識に無い問いかけには自身の知識で回答せずにやんわりと回答をお断りしてくださいということになります。
現状、何も学習させていないので、何を問いかけてもほとんどお断りされてしまいます。
学習ドキュメントの登録
まずは、お試しで、何か学習させてみましょう。
ちょっと、古い資料でかつサイズも多きい（129ページ）のですが、IPAが発行している「ソフトウェア開発データ白書2018-2019」という PDF が こちら
で公開されていますので、ローカルPCにダウンロードしてください。
左のサイドバーから「知識」を選択し、「文章登録」を押下します。
先ほどダウンロードしたファイルをドラッグするか、真ん中の枠をクリックするとファイル選択の画面になるので、そのファイルを選択し「アップロード」を押下してください。
アップロードが完了すると、自動的に学習が開始されます。
今回の資料は、100ページ以上の大きな資料ですが、1～２分程度で学習完了します。
テスト
左のサイドバーから「テスト」を選択すると
のようなテスト画面になります。
情報の検索
単純に学習データを検索させるような質問をしてみます。
学習結果の展開
単に、学習済の情報を参照させるだけではなく、情報を集めて検討をさせた結果を求めてみましょう。
今回は、
共通点：
新規開発・改良開発ともに製作工程の工数比率が最も高いという傾向は同じです
相違点：
改良開発では基本設計の比率が新規開発に比べて高い傾向があります
詳細設計では改良開発の方が低い傾向があります
これは、改良開発では既存システムの理解や要件の整理により多くの工数が基本設計段階で必要になる一方、詳細設計では既存の設計資産を活用できるためと考えられます。
という回答が得られましたが、この見解が学習データに描かれているわけではなく、「新規開発」と「改良開発」との比較について、LLM側で考えたかのような回答が得られています。
こんな問い合わせでも回答してくれます。
まとめ
今回は、とりあえず、RAGアプリケーションを簡単に作成することを目的にアプリの作成から知識の学習をしてみました。とても簡単に作成できますので、無料アカウント作成して試してみてください。