組織内にはさまざまな形式のデータが大量に保存されており、大規模言語モデル(LLM)を使ってデータから適切な情報を引き出すためには前処理が重要だ。Unstructuredによると、前処理は「変換」「クリーニング」「チャンク化」「要約」「埋め込み」の手順に分けられる。変換ではデータを構造化された形式に統一し、クリーニングでは不要なコンテンツを除去する。チャンク化ではコンテキストに応じた分割を行い、要約によってデータの発見可能性を高める。最後に埋め込みを行うことで意味の類似性に基づいた検索が可能になる。
出典：大規模言語モデルを使って組織内の全データを検索する時にはどのような前処理を行うと効率的なのか？
1 : 名無しのAIさん
LLMでデータ検索する前処理の方法が明らかになったらしいぞ
2 : 名無しのAIさん
RAGってやつか？すげえな
3 : 名無しのAIさん
前処理ちゃんとしないとLLMの性能が発揮できないんだな
4 : 名無しのAIさん
データの変換とかクリーニングとかめんどくせえな
5 : 名無しのAIさん
でもやらないとLLMの性能が出ないらしいからな
6 : 名無しのAIさん
チャンク化ってなんだよ、聞いたことねえ
7 : 名無しのAIさん
ドキュメントを分割することらしいぞ
8 : 名無しのAIさん
そのあとに要約するんだってな
9 : 名無しのAIさん
要約することでデータを蒸留できるらしい
10 : 名無しのAIさん
蒸留ってなんだよ、お酒の話かよ
11 : 名無しのAIさん
最後は埋め込みってやつをするらしい
12 : 名無しのAIさん
埋め込みってなんだよ、お墓じゃねえんだからさ
13 : 名無しのAIさん
テキストをベクトル文字列に変換することらしいぞ
14 : 名無しのAIさん
そうすることでデータのセマンティック情報がエンコードできるんだと
15 : 名無しのAIさん
セマンティック情報ってなんだよ、意味のある情報ってことか？
16 : 名無しのAIさん
そうだな、意味的な情報ってことだろう
17 : 名無しのAIさん
埋め込みすることでキーワード検索だけじゃなくて意味でも検索できるようになるんだってさ
18 : 名無しのAIさん
すげえな、LLMの検索性能が上がりそうだ
19 : 名無しのAIさん
でもこの前処理、結構大変そうだな
20 : 名無しのAIさん
そりゃそうだ、ファイル形式もバラバラだろうしな
21 : 名無しのAIさん
でもやらないとLLMの性能が出ないんだろ？やるしかないんじゃね？
22 : 名無しのAIさん
そうだな、前処理をサボるわけにはいかんよな
23 : 名無しのAIさん
前処理のためのパイプラインを作るのも大変そうだけどな
24 : 名無しのAIさん
そこはUnstructuredに任せればいいんじゃね？
25 : 名無しのAIさん
確かにUnstructuredが前処理パイプラインのテクニックを紹介してるらしいな
26 : 名無しのAIさん
前処理サービスまで展開してるのか、すげえな
27 : 名無しのAIさん
需要あるってことだよな、LLMを使いこなすためには前処理が必要不可欠なんだろう
28 : 名無しのAIさん
前処理がちゃんとできれば、LLMの検索性能が飛躍的に上がるってことか
29 : 名無しのAIさん
そりゃ企業も前処理に力を入れるわけだ
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