技術記事
「データとの対話」のデモと信頼できる回答の間にある、セマンティクスとガバナンスの取り組み。
データとの対話は、デモにするのは簡単でも、信頼できるものにするのは難しい仕組みです。デモがうまくいくのは、質問とデータが噛み合うように選ばれているからです。本番で破綻するのは、実際の質問は曖昧で、実際のデータは乱雑で、流暢な誤答は回答がないことより悪いからです。うまく実現するための中心は、巧みなプロンプトではなく、検索とガバナンスのエンジニアリングです。適切なデータにモデルをグラウンディングし、主張できる内容を制約し、回答の根拠を示すことです。
実績の読み方
モデルは正しいかどうかにかかわらず流暢に答えるため、信頼性は自社データに基づいて回答をグラウンディングすることから生まれます。関連するコンテキストを取得し、それに基づいて生成する検索拡張生成(RAG)が標準的なアプローチであり、その理由を理解するにはRAGの原論文が良い参考になります(出典は下記)。重要なエンジニアリングは、何をどのように取得するかです。インデックスの品質、チャンク分割、そして取得したコンテキストに実際に答えが含まれているかどうかです。
実績の読み方
データベースに格納された数値については、自由形式の質問を正しいクエリに変換しなければならず、「データとの対話」プロジェクトの多くが人知れずつまずくのはここです。定義済みの指標、リレーション、許可されたディメンションからなるセマンティックレイヤーがあれば、モデルは生のテーブルを推測するのではなく、制約され適切にラベル付けされた対象に対してクエリを実行できます。これがなければ、システムは自信満々に、しかし微妙に誤った数値を出力します。これは最も危険な失敗の仕方です。
実績の読み方
インターフェースがチャット欄になったからといって、データへのアクセスルールがなくなるわけではありません。システムは誰が何を見てよいかを守り、何が質問され何が回答されたかを記録し、そして何より重要なこととして、利用者が検証できるよう各回答の出典を示さなければなりません。LLM登場以前にデータマイニングで構築したProfileDriverのようにデータ量の多い業務では、価値はパイプラインとその検証にありました。モデルが質問に答える場合も同じです。
実績の読み方
データとの対話は、探索や一次的な回答には非常に優れていますが、監視のない信頼できる情報源として使うにはリスクがあります。正しい位置付けは、出典とクエリを示す、速くて透明性の高いアシスタントであり、重要な判断は信頼できる人が下すという形です。そのように構築すれば実際に活用されますが、決して誤らない存在として売り込めば、初めて自信満々に間違えた時点で信頼を失います。
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