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公開：2024-08-07

RecursiveがRAG評価ツールFlow Benchmark Toolsを公開、AIの性能評価基準の標準化に貢献

text: XEXEQ編集部

記事の要約

• RecursiveがRAG技術評価用ツールを公開
• Flow Benchmark Toolsで日本語RAG性能を測定
• FindFlowが競合ソリューションを上回る性能を示す

RecursiveのFlow Benchmark ToolsがもたらすRAG技術の進化

AIスタートアップのRecursiveは、RAG技術の評価向けにオープンソース型のベンチマーク用ツール「Flow Benchmark Tools」を2024年8月6日に公開した。このツールは日本語の性能に焦点を当て、あらゆるRAGパイプラインのベンチマークの標準化を可能にする包括的なパッケージとして開発された。RecursiveはGitHubでFlow Benchmark Toolsを公開し、世界中のエンジニアが活用できるようにしている。^[1]

Flow Benchmark Toolsは、セマンティック検索、クエリ生成、LLMに基づいた回答生成など、RAGパイプライン特有の複雑性に対応した機能を搭載している。このツールは、文書の生データ処理からレスポンス生成に至るまでのパイプライン全体を評価することで、RAGシステムの性能をより総合的かつ実用的に評価することが可能だ。また、GPT-4、Claude 3、Geminiを含む最先端のLLM技術を活用する自動評価システムを採用し、0から10までの値を持つ平均意見評価を出力する。

Recursiveは公開に先駆け、Flow Benchmark Toolsを使用したベンチマークの検証を行い、自社開発のRAGアプリケーション「FindFlow」と市場の主要な競合ソリューションを比較した。その結果、FindFlowの優位性が明らかになった。FindFlow SearchAIは、RAGを用いた質問応答の性能で平均評価8.42を達成し、主要な競合他社のソリューションを0.61〜1.41ポイント上回った。また、FindFlow AnalysisAIは文書全体の分析性能で8.90のスコアを記録し、他の主要なAIソリューションを1.68から2.61ポイント上回る結果となった。

Flow Benchmark Toolsの主な特長まとめ

RAG（検索拡張生成）について

RAGとは、Retrieval-augmented generationの略称で、外部のナレッジベースから事実を検索・取得し、それを基にして大規模言語モデル（LLM）が最も正確で最新の情報に基づいた生成を行うためのAIフレームワークのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 外部知識を活用した高精度な情報生成
• 最新情報の反映によるLLMの知識更新
• 生成プロセスの透明性向上

RAGは従来のLLMと比較して、常に最新の外部情報を取り込むことができるため、より正確で信頼性の高い回答を生成することが可能だ。また、ユーザーはLLMがどのような情報源を基に回答を生成したかを知ることができ、AIの判断プロセスの透明性が向上する。このフレームワークは、特に企業の内部文書や専門分野の最新情報を扱う場面で有効性を発揮し、AIの実用性を大きく高める可能性を秘めている。

Flow Benchmark Toolsに関する考察

Flow Benchmark Toolsの登場により、RAG技術の評価基準が標準化される可能性が高まった。これにより、異なるRAGソリューション間の客観的な比較が容易になり、ユーザー企業の選択肢が広がるだろう。一方で、ベンチマーク結果の解釈や、実際の業務環境での性能との乖離など、新たな課題も浮上する可能性がある。

今後は、より多様な言語や業界特有のデータセットに対応したベンチマーク機能の追加が期待される。特に、医療や法律など専門性の高い分野でのRAG性能評価は、AIの実用化を加速させる重要な要素となるだろう。また、プライバシーやセキュリティに配慮したベンチマーク手法の開発も、企業のRAG導入を促進する上で不可欠だ。

Flow Benchmark Toolsの発展は、RAG技術の進化と普及に大きく貢献する可能性がある。オープンソースアプローチを採用していることから、コミュニティによる継続的な改善や拡張が期待でき、RAG技術の評価基準がより洗練されていくだろう。これにより、AIの信頼性と実用性が向上し、様々な産業でのAI活用が加速することが期待される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「AIスタートアップのRecursive、RAG技術の評価向けに、オープンソース型のベンチマーク用ツールを公開 | 株式会社Recursiveのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000025.000078033.html, (参照 24-08-07).

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