ローカル知能型 Q&A システム
今日の人工知能の分野では、汎用大規模言語モデル(GPT-3、GPT-4 など)がチャットボットの構築に広く使用されています。これらのモデルは強力な自然言語処理能力を持ち、様々な質問に対応し、人間の言語に似た回答を生成することができます。しかし、汎用シナリオでは優れた性能を発揮しますが、特定領域に関連する Q&A シナリオでは精度に欠けることが多いです。これは、汎用大規模言語モデルが特定領域の知識に対する深い理解を欠いているためです。それらの訓練データは膨大ですが対象が絞られていないため、特定のシナリオを扱う際に不正確、冗長、または無関係な回答が生じます。
この問題に対処するため、業界はチャットボットの専門性と精度を高めるために特定のシナリオに合わせた一連のソリューションを提案しています。本記事では、これらのソリューションを詳細に紹介し、簡単な例で実演します。
なぜ LLM をローカルにデプロイするのか？
大規模言語モデルをローカルにデプロイする(ローカル化されたデプロイメント)ことは、異なるビジネスニーズや技術シナリオに基づいた選択です。以下に主な理由を示します：
データのプライバシーとセキュリティ
医療、金融、政府など、データのプライバシーとセキュリティに関する厳格な要件があるシナリオでは、ローカル化されたデプロイメントは必然的な選択です。これらの分野の機密データは、厳格な法律および規制要件のためにクラウドにアップロードして処理することが適切でない場合があります。大規模言語モデルをローカルにデプロイすることで、データがローカルネットワーク環境を離れないことが保証され、データ漏洩や外部リスクを回避できます。
ネットワーク依存性の低減
クラウドデプロイメントは通常、インターネット接続に依存します。ネットワーク状態が不安定または帯域幅が限られた状況では、クラウドサービスへのアクセス性能が低下する可能性があります。ローカル化されたデプロイメントは外部ネットワークへの依存を回避し、特にリアルタイム応答が必要なシナリオで、システムが常に効率的に動作することを保証します。
カスタマイズと制御
大規模言語モデルをローカルにデプロイすることで、開発者は特定のビジネスニーズにより適合するようにモデルをカスタマイズおよび最適化することができます。クラウドサービスでは、ユーザーは汎用的な API のみを利用できますが、ローカルデプロイメントでは、開発者がモデルの動作をファインチューニング、拡張、調整する際に、より大きな柔軟性を持つことができます。
コスト最適化
クラウドは便利なスケーラビリティと保守サービスを提供しますが、クラウドで大規模モデルを長期間使用すると、特に継続的なモデル呼び出しを必要とする企業にとっては、大きなコストが発生する可能性があります。モデルをローカルにデプロイすることで、クラウドサービスの費用を節約でき、特に大規模に使用する企業にとって有効です。
汎用モデルの限界に対する解決策
汎用モデルが特定のシナリオで性能が不十分であるという問題に対して、以下の解決策が広く適用され認められています：
知識強化モデル(検索拡張生成、RAG)
RAG は検索と生成を組み合わせた技術フレームワークであり、外部知識ベースを導入することで大規模言語モデルの知識ギャップに対処します。RAG アーキテクチャでは、ユーザーのクエリが最初に検索モジュールに送信され、事前に構築された知識ベースから関連する文書や情報を抽出します。これらの情報は生成モデルと組み合わされて、より正確な回答を生成します。この方法は、生成モデルの言語能力を活用しながら、回答の専門性と正確性を保証します。このアプローチは、医療、法律、または企業内部の知識 Q&A など、領域固有の Q&A シナリオに特に適しています。
画像出典：https://transformers.run/c1/transformer/
モデルのファインチューニング
ファインチューニングは、特定のシナリオに合わせて汎用モデルを最適化するために使用されるもう一つの一般的な方法です。事前学習された言語モデルをファインチューニングすることで、モデルは特定の領域のデータやタスクにより適応するようになります。例えば、社内文書、技術マニュアル、業界固有の Q&A データを使用して、大規模言語モデルを再訓練することができます。このアプローチは、特定の領域でのモデルの性能を大幅に向上させることができます。
ファインチューニングの欠点は、大量の領域固有データが必要であり、訓練プロセスにかなりの計算リソースを必要とする可能性があることです。しかし、ファインチューニングが完了すると、モデルは領域固有の問題を扱う際により専門的で正確になります。
さらに、知識グラフ、ルールベースシステム、ハイブリッドシステムなど、多くの他の解決策があります。実際の状況に基づいて適切な方法を選択できます。
RAG を使用した領域固有の Q&A システムの構築
シンプルな例を通じて、RAG を使用して知識ベース駆動型のチャットボットを構築する方法を実演します。デモンストレーションのため、推論エンジンとして Ollama を使用して大規模言語モデルをロードし、RAG 知識ベースを構築するために Anything LLM を使用し、すべてのサービスをローカル Jetson デバイスにデプロイします。
- Ollama： 大規模言語モデルの推論エンジン
- Anything LLM： AI アプリケーション構築ツール
- Jetson： 高性能エッジコンピューティングデバイス
ステップ 1. Ollama のインストールと実行
ここでは、jetson-examples を使用して、大規模言語モデルを Jetson デバイスに迅速にデプロイします。
sudo apt install python3-pip
pip3 install jetson-examples
reComputer run ollama
ollama run llama3このターミナルをアクティブな状態に保ってください。
ステップ 2. AnythingLLM のインストールと実行
Docker を使用して AnythingLLM を直接デプロイできます：
docker pull mintplexlabs/anythingllm
export STORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllm
mkdir -p $STORAGE_LOCATION
touch "$STORAGE_LOCATION/.env"
docker run -d -p 3001:3001 --cap-add SYS_ADMIN \
-v ${STORAGE_LOCATION}:/app/server/storage \
-v ${STORAGE_LOCATION}/.env:/app/server/.env \
-e STORAGE_DIR="/app/server/storage" \
mintplexlabs/anythingllmステップ 3. ローカル知識ベースの設定
AnythingLLM が正常に起動したら、ブラウザを使用して http://<ip-jetson>:3001 を開き、その WebUI インターフェースにアクセスし、WebUI で知識ベースファイルをアップロードできます。
ここでは、ChatGPT を使用していくつかの短編を生成し、これらのストーリーを AnythingLLM にアップロードしました。
ステップ 4. 効果のテスト
