「ベクトルDB不要」なRAG手法「PageIndex」を解説

DRANK

本記事では、RAGの性能を高めるための「PageIndex」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。この記事は何この記事は、RAGで「ベクトルDB」を使わずに回答精度を上げる手法「PageIndex」について、日本語で簡単にまとめたものです。 AIによって開発されました。通常のRAGでは、文章をベクトル化して、類似度が高いものを検索して参照します。しかし、これだと「意味は似ているが、文脈は違う」情報を取ってきてしまい、回答精度が落ちます。そこで、PageIndexは、ベクトルデータベースを使わないRAGを提案しています。具体的には、PageIndexという手法では、文書を階層的なツリー構造に変換（「目次」のようなイメージ）し、LLMがその構造を辿って検索します。これにより、人間が文書を読むときのように、文脈を理解して必要な情報を探し出すことが可能になります。使い所が大事!この手法、正直に言って、「複数の文書に対応できない」という、致命的な限界があります。ただ、一部のタスクでは強力な成果を出せる、面白い手法…