高度なプロンプト技術によるRAGシステムの強化 (2025/02/25)

https://blogs.oracle.com/ai-and-datascience/post/enhancing-rag-with-advanced-prompting

投稿者： Aditya Kuppa | Software Developer

Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部のナレッジ・ソースを統合することで生成モデルを強化する画期的なAI技術です。このアプローチでは、スタンドアロンの生成モデルの主な制限に対処し、応答をより正確で関連性が高く、コンテキスト上適切にします。

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)Generative AI RAG Agentは、このイノベーションを例示しています。これにより、ユーザーは様々な内部データ・リポジトリからインサイトを取得し、自然な会話を行うことができます。RAGを使用することで、組織はサイロ化されたデータ・ソースから貴重な知識を抽出できるため、ユーザーは質問を作成し、状況に応じた包括的な回答を受け取ることができます。

このブログ記事では、RAGベースのシステムにおける応答の質を大幅に向上させる高度なプロンプト技術を探ります。これらの戦略を実装することで、開発者は、今日のデータ主導型企業の需要の高まりに対応する、インテリジェントで応答性が高く、コンテキスト対応のAIアプリケーションを構築できます。

RAGの基本的な理解については、Retrieval-Augmented Generation(RAG)とは何かを参照してください。

プロンプト・デザインとは

プロンプトデザインは、高品質で文脈に応じた応答を生成するために、大規模言語モデル(LLM)のための効果的な指示を作成する技術です。適切に構造化されたプロンプトにより、AIによって生成された出力の正確性と関連性が大幅に向上します。

プロンプトは通常、次の主要コンポーネントで構成されます。

• 入力: モデルが応答するプライマリ問合せまたはリクエスト
• コンテキスト(オプション): モデルの動作およびレスポンス・スタイルをガイドする手順
• 例(オプション): モデルの理解を深めるために必要な入出力ペアのデモンストレーション

慎重なプロンプト設計により、より正確で構造化されたユーザー固有の回答が促進されるため、RAGシステムを最適化する上で重要な要素となります。

高度なプロンプト技術

開発者は、RAGを利用したAIの有効性を最大限に高めるために、特に複雑なクエリやユーザー固有のタスクに対して、応答品質を向上させる高度なプロンプト戦略を使用できます。これらの手法には、明確な指示、関連するコンテキスト、およびLLMの応答をガイドする論理的な推論によるプロンプトの構造化が含まれます。

ショット数プロンプト

少ないショット・プロンプトでは、応答を生成する前に必要な動作の例をいくつか示すことで、モデルの理解が向上します。関連する例を含めることで、このアプローチは、モデルが期待されるスタイル、形式およびコンテキストで動作し、より正確でカスタマイズされた応答につながります。

たとえば、顧客フィードバックを分類する際に、顧客センチメントの分類をシステムに依頼するのではなく、いくつかのラベル付き例を提供することで、より一貫性のある正確な分類を確立できます。

Prompt:

Based on the retrieved documents from the internal support knowledge base and the following examples, classify customer feedback as Positive, Neutral, or Negative.

Examples:

    Feedback: I love this product! It works perfectly.
    Sentiment: Positive

    Feedback: "The item is okay, but I expected better.
    Sentiment: Neutral

    Feedback: Terrible experience! It broke in two days.
    Sentiment: Negative

Customer Feedback (User Query):

    Feedback: The service was decent, but shipping took long.
    Sentiment: (RAG generates response)

思考チェーン(CoT)のプロンプト

思考連鎖のプロンプトにより、LLMは応答を段階的に解析し、透明性、エラー分析、および応答精度を向上させることができます。この手法は、論理控除または複数ステップ推論を必要とする複雑な問合せに特に役立ちます。

組織の販売レビューでは、売上が前四半期に減少した理由を直接尋ねるのではなく、CoTプロンプトによって、モデルがファクタを順次分析するように促され、よりインサイトに富んだ応答が得られます。

Prompt:

Using the retrieved documents, explain why sales dropped last quarter. Break down the reasoning step-by-step based on the sales data, customer feedback, and market trends.

Response: (RAG generates response)

プロンプト連鎖

プロンプト・チェーンにより、複雑な問合せがより小さく管理しやすいステップに分割され、より正確で十分な情報に基づいた最終応答を得るために相互に構築する複数のプロンプトによってシステムがガイドされます。

カスタマー・サポート・チケットの解決に取り組む際には、RAGシステムにサポート・チケットを分類して解決策を1ステップで提案するかわりに、複数のプロンプトに分割することで精度が向上します。

Prompt 1:

Based on the guidelines about ticket severity from the retrieved documents, classify the support ticket based on urgency.

Support Ticket: My entire system crashed and I cannot access any of my data.
Severity: High (RAG-generated response)

Prompt 2:

Based on the ticket resolution guidelines from the retrieved documents, and the severity level of the ticket, provide resolution to the support ticket.

Support Ticket: My entire system crashed and I cannot access any of my data.
Severity: High (RAG response from first call)

Resolution: (RAG generates response)

有効プロンプト設計に関するその他の考慮事項

有効なプロンプトを作成する場合は、次の概念を考慮してください。

• 特定性と明確性: 明確で具体的なプロンプトは、正確な応答を得るために不可欠です。あいまいな命令は、無関係または不明瞭な出力につながる可能性があります。タスク、コンテキストおよび目的の結果を定義して、モデルが期待どおりに機能するようにします。
• 構造化された入力と出力: JSONやXMLなどのフォーマットを使用して入力を整理し、モデルが情報をより効果的に処理できるようにします。また、リスト、段落、コード・スニペットなどの出力形式を指定して、レスポンスがニーズにあわせて調整されるようにします。
• より適切な構造のためのデリミタの使用: プロンプト内の要素を区切るには、特殊文字や書式設定などのデリミタを使用します。この説明により、わかりやすくなり、モデルのタスクの重要な部分に優先順位を付け、精度が向上します。
• 複雑な操作のタスク分解: 複雑なタスクの場合は、それらをよりシンプルで管理しやすいサブタスクに分割します。この内訳により、モデルでは各ステップに個別に対応できるため、より明確で正確な応答が得られます。

まとめ

高度なプロンプト技術は、RAGシステムの最適化に不可欠です。少数のショット・プロンプト、思考の連鎖、迅速な連鎖などのアプローチにより、正確性と論理的な推論が向上します。特定性、構造、およびタスクの分解に焦点を当てることで、開発者はより効果的でコンテキスト対応のAI応答を作成できます。ただし、プロンプトは試行錯誤のプロセスであることが多いことに注意してください。最適なアプローチを見つけるには、特定のユース・ケースに最も効果的に機能するものを確認するための実験が必要になる場合があります。

RAGシステムを構築し、高度なプロンプト技術の理解を深めるには、次のリソースを参照してください。

• OracleのOCI生成AIエージェント・サービス: Oracleの革新的なRAGサービスが外部データをシームレスに統合し、リアルタイムでコンテキスト対応の応答を提供する方法をご覧ください。
• Cohereモデルの効果的なプロンプトの作成: OCIのGenAI Cohereモデルで優れたAI応答を推進する明確で実用的なプロンプトを設計するための実践的な戦略を学びます。
• Llamaモデルのプロンプト・ガイド: Oracle Cloud Infrastructure GenAIを利用したLlamaモデル向けに調整された高度なプロンプト・エンジニアリング手法をご紹介します。