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RAG (Retrieval Augmented Generation) デモ

このプロジェクトは、Retrieval Augmented Generation (RAG) システムのデモンストレーションです。

RAG (Retrieval Augmented Generation) デモ

このプロジェクトは、Retrieval Augmented Generation (RAG) システムのデモンストレーションです。大規模言語モデル (LLM) の「幻覚」問題や情報鮮度の課題を解決するため、外部の知識ベースから関連情報を検索し、それを基に回答を生成します。

特徴

• RAGシステムの実装: SentenceTransformer を用いたセマンティック検索と、FAISS を用いた高速なベクトル検索を統合しています。
• 日本語LLMの利用: rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft モデルを推論に使用しています。
• カスタム知識ベース: ユーザーが独自のJSONファイルをアップロードし、RAGシステムの知識ベースを動的に更新できます。
• Gradio UI: 直感的で使いやすいWebインターフェースを提供し、RAGシステムの動作を視覚的に確認できます。
• 永続化機能: アップロードされた文書と構築されたインデックスは、アプリケーションが再起動しても維持されます。

システム構成

• app.py: Gradio UI の定義と、RAGSystem および LLM パイプラインの統合を管理するメインアプリケーションファイルです。
• ragsys03.py: RAGシステムのコアロジック（文書のエンベディング、FAISSインデックスの構築と検索、文書管理、永続化）をカプセル化したモジュールです。
• rag_data/: RAGシステムが生成するFAISSインデックスファイル、ロードされた文書データ、およびメタデータが保存されるディレクトリです。

.
├── app.py
├── ragsys03.py
├── requirements.txt
└── rag_data/  (RAGシステムが生成するインデックスや文書の保存先)
    └── (日付_UUID)/
        ├── faiss_index.bin
        ├── documents.json
        └── metadata.json

必要なライブラリ

以下のライブラリが必要です。requirements.txt ファイルに記載されています。

torch
transformers
sentence-transformers
faiss-cpu
gradio
numpy
sentencepiece
accelerate

インストールするには、以下のコマンドを実行します。

pip install -r requirements.txt

注: GPU環境で高速化したい場合は、faiss-cpu の代わりに faiss-gpu をインストールしてください。

実行方法

1. GitHubリポジトリをクローンするか、Hugging Face Space のファイルをダウンロードします。

2. app.py と ragsys03.py を同じディレクトリに配置します。

3. 上記の「必要なライブラリ」をインストールします。

4. ターミナルで以下のコマンドを実行し、アプリケーションを起動します。

   python app.py
   

5. 表示されたURL（通常は http://127.0.0.1:7860 または Hugging Face Spaces のURL）をブラウザで開きます。

使用方法 (Gradio UI)

1. 「文書管理」タブに移動します。
2. 「文書JSONファイルをアップロード」:

   • documents というキーに文字列のリストを持つJSONファイルを選択してアップロードします。

   • 例:

     {
       "documents": [
         "RAG（Retrieval Augmented Generation）は、大規模言語モデルの課題、特に幻覚や情報鮮度の問題を解決するために考案された強力なAIフレームワークです。",
         "LLMの幻覚（Hallucination）は、大規模言語モデルが事実と異なる情報を生成してしまう問題です。"
       ]
     }
     

   • アップロードが完了すると、ステータスが表示されます。

3. 「インデックスを構築」ボタンをクリックします。
   • アップロードされた文書から検索インデックスが構築されます。この処理には時間がかかる場合があります。
   • 構築が完了すると、インデックスの統計情報が表示されます。
4. 「RAG質問」タブに移動します。
5. 「質問を入力してください」: 質問を入力します。
6. 「取得文書数 (top_k)」と「類似度閾値」: 必要に応じてスライダーを調整します。
7. 「質問を送信」ボタンをクリックします。
   • RAGシステムが関連文書を検索し、LLMがそれに基づいて回答を生成します。
   • 「LLMの回答」と「検索された関連文書」が表示されます。

注意事項

• このデモはCPU環境でも動作しますが、rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft モデルは比較的大規模であるため、応答に時間がかかる場合があります。
• より高速な応答が必要な場合は、GPU環境での実行を推奨します。
• アップロードする文書の内容は、公開に適したものであることを確認してください。プライバシーや機密情報を含む文書はアップロードしないでください。
• LLMの回答は、提供された文書とモデルの知識に基づいています。常に正確であるとは限らず、「幻覚」を完全に排除するものではありません。

貢献

このプロジェクトはデモンストレーションを目的としていますが、改善提案やバグ報告は歓迎します。 ```