Amazon Bedrock の RAG 評価と AI の進歩を審査する LLM について知っておくべきこと

AI が答えを出すだけでなく、その答えが正しいかどうか自らチェックできるとしたらどうでしょう。AI システムが自らのパフォーマンスを評価し、アプローチを微調整し、学習を続けることができるとしたら、そのすべてを即座に実行できると想像してみてください。

まるで SF 小説から抜け出た話のように聞こえませんか? しかし、これは現実です。実際、企業の 85% が意思決定を改善するために AI に投資しており、AI 生成コンテンツの採用は 2030 年までに 20 倍に増加すると予想されているため、これらのシステムが正確で信頼性が高く、自己改善可能であることを保証することが重要です。

これらの目標は、Amazon の Bedrock と、検索拡張生成 (RAG) 評価および LLM を審査員とするフレームワークの革新的な使用により実現しつつあります。

さて、皆さんが何を考えているかは分かっています。 「それはすごいことのように聞こえるけど、実際私にとって何を意味するの？」さて、シートベルトを締めてください。これから、これらのイノベーションが AI の常識を覆し、よりインテリジェントで適応性が高く、信頼性の高いシステムを生み出す仕組みを詳しく見ていきます。

したがって、開発者、ビジネス リーダー、あるいは単に AI に興味があるだけの愛好家であっても、これは見逃せないイベントです。

このブログでは、Amazon Bedrock が高度な RAG 技術に重点を置いてAI 開発をどのように変革しているか、また大規模言語モデルがどのようにして独自のパフォーマンスの審査員としての役割を果たすようになっているかについて説明します。

これらの AI イノベーションの奥深さを探り、Bedrock の真の可能性を明らかにしましょう。

Amazon Bedrock とは? 概要

技術的な詳細に入る前に、概要を簡単に確認しましょう。Amazon Bedrock は、 生成 AIのスイスアーミーナイフのようなものです。これは、Anthropic、Stability AI、AI21 Labs などのトップクラスの AI ラボのモデルを使用して、開発者や組織が AI アプリケーションを構築、拡張、微調整するのに役立つ、完全に管理されたサービスです。車輪の再発明は必要ありません。Bedrock は、高度な AI テクノロジーに接続するための強力で使いやすいプラットフォームを提供し、ゼロから始める手間を省きます。

Amazon Bedrock のコア機能

1. 多様なモデルへのアクセス:開発者は、会話型 AI、ドキュメント要約など、さまざまなユースケースに合わせて調整された、さまざまな事前トレーニング済みの基礎モデルから選択できます。
2. サーバーレス アーキテクチャ: Bedrock により、基盤となるインフラストラクチャを管理する必要がなくなり、開発者はイノベーションのみに集中できるようになります。
3. カスタマイズ性:独自のデータを使用して、ドメイン固有の要件を満たすようにモデルを微調整します。
4. 安全でスケーラブル: Amazon の堅牢なクラウド インフラストラクチャにより、Bedrock はエンタープライズ グレードのセキュリティと、増大する需要に合わせて拡張する機能を保証します。

しかし、ここからが面白いところです。Amazon は AI を単に利用しやすくするだけでは終わりませんでした。RAG 評価と LLM の審査員資格で AI をさらに強化したのです。この 2 つの機能は単なるおまけではなく、AI で何ができるのかを再考させる画期的な機能です。

詳しく見てみましょう: RAG 評価 – あなたにとってのメリットは何ですか?

検索拡張生成 (RAG) は、AI モデルをよりスマートに、より速く、より正確にすることを目的としています。RAG を使用すると、事前にトレーニングされた知識だけに頼るのではなく、データベース、Web サイト、その他の AI システムなどの外部ソースから AI がリアルタイム データを取得できるようになります。これは、AI に検索エンジンを与えて、より情報に基づいた決定を下し、より関連性の高い回答を生成できるようにすることと同じです。

品質エンジニアリング ソリューションの最新動向について AI に質問することを想像してください。RAG を使用すると、AI は一般的な回答を返すだけでなく、最新の研究を探し出し、信頼できるソースからデータを引き出し、最新の事実に基づいた回答を返します。

たとえば、AI ヘルスケアのリーダーである Ada Health は、診察中に最新の研究情報や医療情報を取得するために Bedrock の RAG フレームワークを使用しています。つまり、このプラットフォームを使用すると、あらゆる医学論文に即座にアクセスできる AI 搭載の医師がいるようなものです。

RAG が重要な理由

従来の生成モデルは、幻覚、つまりもっともらしく聞こえるが事実上正しくない応答を生み出すことがよくあります。RAG は、次の方法でこれを軽減します。

1. 幻覚の緩和

Generative によって生成される幻覚は、特に医療や金融などの重要な分野における AI アプリケーションへの信頼を損なう可能性があります。RAG は、外部の知識ソースを統合することで、AI の応答が現実世界の最新データに基づいていることを保証します。

例えば、

RAG を搭載した医療チャットボットは、事前にトレーニングされた古い知識だけに頼るのではなく、最新の臨床ガイドラインや研究記事を取得して正確なアドバイスを提供します。

2. コンテキストの正確性の向上

従来の生成モデルは、トレーニング中に学習したパターンに基づいて出力を生成しますが、必ずしもクエリの特定のコンテキストと一致するとは限りません。RAG は、コンテキストに関連する情報を取得することで、生成された出力を入力クエリの特定の要件に合わせます。

例えば、

法務アプリケーションでは、RAG を搭載した AI が管轄区域固有の法律を取得し、生成された応答に正確に適用できます。

3. トレーサビリティの提供

標準的な生成モデルの大きな制限の 1 つは、出力の透明性の欠如です。ユーザーは、提供された情報の出所について疑問を抱くことがよくあります。RAG は外部ソースから情報を取得するため、データの出所を引用することができ、応答の追跡可能性と透明性が提供されます。

例えば、

RAG を搭載した e コマース推奨エンジンは、顧客のレビューや最近の購入を参照して製品の提案を説明することができます。

4. リアルタイム更新のサポート

静的な事前トレーニング済みモデルは、最新ニュース、ポリシーの更新、新たなトレンドなどの現実世界の変化に適応できません。RAG システムは外部データベースと API にアクセスし、使用される情報が最新かつ関連性のあるものであることを確認します。

例えば、

RAG を搭載した金融 AI ツールは、リアルタイムの株価パフォーマンスとニュース更新に基づいて市場の洞察を提供できます。

5. カスタマイズされたドメイン固有のアプリケーション

さまざまな業界では、AI システムが高度に専門化された正確な応答を提供することが求められています。汎用的な生成モデルでは、必ずしもこれらのニーズを満たすことはできません。RAG は、ドメイン固有の知識を取得することで、応答が業界の要件に適合していることを保証します。

例えば、

顧客サポートでは、RAG 対応のチャットボットが製品固有のナレッジベースから回答を引き出し、正確でパーソナライズされた応答を保証します。

6. レイテンシーの問題への対処

外部ソースを統合すると応答時間が遅くなるリスクが生じますが、RAG システムは、精度と効率のバランスを取りながら取得メカニズムを最適化するように進化しています。Amazon Bedrock などの高度な RAG フレームワークには、レイテンシー最適化技術が組み込まれており、シームレスなユーザー エクスペリエンスが維持されます。

例えば、

リアルタイム言語翻訳システムは、RAG を使用して、速度を犠牲にすることなく、関連するフレーズと文化的なニュアンスを取得します。

Amazon Bedrock の RAG 評価フレームワーク

Amazon Bedrock の RAG 評価フレームワークは、体系的なメトリクス主導のアプローチでさまざまな課題に取り組み、RAG 対応アプリケーションを強化します。その方法は次のとおりです。

1. エンドツーエンドのメトリック:フレームワークは、取得コンポーネントと生成コンポーネントの両方を評価し、入力クエリから出力応答までのシームレスなパイプラインを保証します。
2. カスタマイズ可能なベンチマーク: 開発者は、規制遵守や顧客満足度など、業界やアプリケーションの固有のニーズに合わせて特定の評価基準を定義できます。
3. 自動分析: Bedrock のツールは、手動による介入を最小限に抑えながら、検索精度、情報の関連性、生成された応答の一貫性を評価します。
4. フィードバック ループ:継続的なフィードバック メカニズムにより、検索戦略を改良し、時間の経過とともにモデル出力を動的に改善することができます。

裁判官としての法学修士 – AI の自己チェックの天才

さて、さらに驚くべきことを見てみましょう。LLM が裁判官になるというものです。このように考えてみてください。数学の試験で満点を取ったと想像してください。しかし、祝う代わりに、念のため、すぐに戻って答えを確認します。これが基本的に、この自己評価機能が AI に対して行うことです。

LLM は、独自の出力を評価し、必要に応じて調整できるようになりました。エラーや矛盾を見つけるために人間の介入を待つ必要はもうありません。この自己修正型 AI は、回答をリアルタイムで微調整し、その場で精度と関連性を向上させることができます。

2024 年の調査では、自己評価を使用するモデル (LLM-as-a-Judge など) は、関連する応答を生成する際の精度が同等のモデルよりも 40% 高いことがわかりました。この自己評価技術を活用している企業は、意思決定プロセスが 30% 高速化したと報告しています。これは、リアルタイムのソリューション、より迅速な結果、そして最終的には待ち時間の短縮を意味します。

処理するデータが増えるほど、内部メトリックに基づいて応答を微調整できるようになります。

裁判官としてのLLMの主な特徴

1. スケーラビリティ

LLM-as-a-Judge の最も重要な側面の 1 つは、大量のデータを同時に処理して評価できることです。従来の評価方法では、時間のかかる人間による注釈プロセスが必要になることが多く、拡張性が制限されます。LLM-as-a-Judge は、次の方法でこの制限を克服します。

• 評価の自動化:何千もの AI 出力を並行して評価し、品質評価にかかる時間を大幅に短縮します。
• 大規模な展開のサポート:これは、パーソナライズされた推奨事項や市場分析など、モデルが毎日何百万もの出力を生成する電子商取引や金融などの業界に最適です。

例えば、

カスタマー サービスでは、AI が 1 日に 10 万件のクエリに応答する場合があります。LLM-as-a-Judge は、これらの応答の関連性、トーン、正確性を数時間以内に効率的に評価できるため、チームは大規模なモデルの改善に役立ちます。

2. 一貫性

評価プロセスに主観性や変動性をもたらす可能性のある人間の評価者とは異なり、LLM 審査員はすべての出力に統一された基準を適用します。これにより、すべてのモデル評価が同じ基準に準拠し、偏りや矛盾が排除されます。

• 客観的なスコアリング:事実の正確さ、言語の流暢さ、語調の適切さなど、事前に定義された基準に基づいて、公平な評価を提供します。
• 再現可能な結果:異なるデータセット間でも一貫した評価を提供し、反復テストの信頼性を高めます。

例えば、

教育においては、AI が生成したクイズや教材の適切性と明瞭性の評価は、人間の採点者によって異なる場合があります。LLM が審査員を務めることで、あらゆる学年や科目でそのような出力を評価する際の統一性が確保されます。

3. 迅速な反復

LLM-as-a-Judge は、モデル出力に関するフィードバックをほぼ瞬時に提供することで、開発者が問題を迅速に特定し、必要な改良を加えることを可能にします。この反復的なアプローチにより、開発サイクルが加速され、AI システムの全体的なパフォーマンスが向上します。

• 即時の洞察:エラーや最適ではないパフォーマンスに関する実用的なフィードバックを提供し、デバッグ時間を短縮します。
• 市場投入までの時間の短縮:パフォーマンスのギャップを迅速に解決することで、AI アプリケーションの導入をスピードアップします。

例えば、

法的アドバイスを提供することを目的としたチャットボットの場合、LLM-as-a-Judge は応答の不正確さを即座にフラグ付けしたり、出力が管轄区域固有のガイドラインから外れていることを検出したりできるため、迅速な修正が可能になります。

4. ドメイン適応性

LLM-as-a-Judge は一般的な使用例に限定されず、特定のドメイン、業界、または規制環境内での出力を評価するようにカスタマイズできます。この柔軟性により、ドメインの専門知識が不可欠な特殊なアプリケーションにとって非常に貴重になります。

• カスタム ルーブリック:開発者は、医療や金融規制のコンプライアンス標準など、業界固有のニーズに合わせて評価基準を設定できます。
• 微調整オプション:科学論文や財務レポートなどの高度に技術的なコンテンツを評価するように適応できます。
  

例えば、

ヘルスケア業界では、LLM-as-a-Judge は AI が生成した診断提案を最新の臨床ガイドラインに照らして評価し、医療基準の遵守を確保しながらリスクを最小限に抑えることができます。

従来の評価方法に対する利点

1. 人的依存度の低減:人的専門知識への依存度が大幅に低減され、コストと時間が削減されます。
2. 精度の向上:高度な LLM は、人間のレビュー担当者が見逃す可能性のある微妙な問題や矛盾を識別できます。
3. 反復学習:継続的なフィードバックにより、モデルは動的に進化し、望ましい結果に密接に適合します。

これらのイノベーションがなぜ重要なのか?

1. AIの信頼性の向上

RAG 評価と LLM-as-a-Judge はどちらも、AI の信頼性の課題に直接取り組んでいます。事実の正確性、関連性、透明性に重点を置くことで、これらのツールは AI 主導の意思決定がインテリジェントであるだけでなく、信頼できるものであることを保証します。

2. AI開発の民主化

Amazon Bedrock のアクセス可能なプラットフォームと堅牢な評価フレームワークを組み合わせることで、あらゆる専門知識レベルの開発者が、複雑なインフラストラクチャ管理の負担なしに最先端の AI ソリューションを作成できるようになります。

3. AI導入の加速

自動化されたスケーラブルな評価メカニズムにより、開発者は AI アプリケーションをこれまでにない速度で反復して展開し、市場投入までの時間を短縮できます。

4. ドメイン固有のアプリケーションの強化

これらのツールにより、開発者は専門的な医療診断からパーソナライズされた e コマースの推奨まで、独自のユースケースに合わせて AI モデルをカスタマイズし、業界全体に影響を与えることができます。

世界はこれらのイノベーションをどのように取り入れているのでしょうか?

これらすべての理論が現実とどのように出会うのかについて話しましょう。テクノロジーとヘルスケアの大手企業のいくつかはすでにこれらのイノベーションを採用しており、その成果は出ています。

1位 アマゾンのEコマース大手

AI 駆動型 e コマースの先駆者である Amazon は、Bedrock の LLM-as-a-Judge を活用して、パーソナライズされたショッピング アシスタントの精度を向上させています。Amazon の AI は、自社の製品推奨事項を継続的に評価し、顧客のフィードバックに基づいて適応することで、提案をリアルタイムで調整し、顧客満足度を向上させることができます。

RAG フレームワークにより、Amazon は最新の製品レビュー、トレンド、価格データを取得できるため、ユーザーは最も関連性の高い最新の推奨事項を受け取ることができます。

#2 ゴールドマン・サックスとリアルタイム金融情報

アメリカの金融サービス会社ゴールドマン・サックスは、Bedrock の RAG 評価を AI を活用したリスク評価ツールに統合しました。RAG を使用することで、このツールは最新の金融データと市場動向を取り込み、リアルタイムのリスク評価を提供できます。LLM-as-a-Judge により、ゴールドマン・サックスの AI モデルは予測の精度と関連性を継続的に評価し、顧客に提供される投資戦略が常にデータに裏付けられ、現在の市場状況に基づいていることを保証します。

Bedrock の RAG と LLM の裁判官としての課題と考慮事項

こうした進歩の可能性は非常に大きいですが、まだ解決すべき課題も残っています。

1. データのプライバシー: RAG は外部データ ソースに依存しているため、このデータがクリーンで信頼性が高く、プライバシー規制に準拠していることを確認することが重要です。
2. モデルのバイアス:すべての AI モデルと同様に、Bedrock のシステムは、特に自己評価メカニズムによって既存のモデルの欠陥が増幅される可能性がある場合には、バイアスがないか常に監視する必要があります。
3. スケーラビリティとコスト: Bedrock は AI の統合を簡素化しますが、企業は複数のモデルと業界にわたって RAG 評価と LLM-as-a-Judge を拡張することによるコストの影響を考慮する必要があります。

未来：シートベルトを締めましょう。まだ始まったばかりです

では、これから私たちはどこへ向かうのでしょうか。Amazon Bedrock は現時点でも強力ですが、今後はさらにエキサイティングな道が待っています。より洗練された自己評価システム、より高速で正確なデータ取得技術、そして業界全体でこれらのツールがより幅広く採用されることが期待されます。医療、金融、e コマース、テクノロジーのいずれの分野でも、Bedrock はパフォーマンスを発揮するだけでなく、ユーザーとともに進化する AI システムの基盤を整えています。

しかし、現実を直視しましょう。LLM は、それ自体では完璧ではありません。LLM が真に輝くためには、適切なテスト、適切な最適化、適切なエンジニアリングが必要です。LLM のテストは、単にチェックボックスにチェックを入れることではなく、その真の可能性を引き出すことです。Indiumでは、単なる機能モデルに満足せず、表面下深くまで掘り下げて、すべてのレイヤーを分析し、パフォーマンスを洗練し、影響を最大化します。25 年以上にわたる優れたエンジニアリングにより、私たちは AI を「十分な」ものから真に画期的なものへと変えることを使命としています。