こちらは、AI TOP reviewsで公開されているレビューブログの要約記事です
Chat GPTで要約し、初心者の方でもわかりやすいように注釈を入れた紹介記事となります。
元記事：「Phasing Out N-to-1: Upgrading Multi-path Knowledge Retrieval」AI reviews
https://dify.ai/blog/dify-ai-blog-n-to-1-knowledge-retrieval-legacy
用語解説
- N-to-1リトリーバル: 多くの情報源から一つの情報だけを使って答えを探す方法です。
- 知識ベース: 情報やデータが集められた場所やシステムのことです。例えば、百科事典のようなものです。
- 大規模言語モデル（LLM）: たくさんの言葉を理解して処理できるコンピュータープログラムの一種です。ChatGPTもその一つです。
- マルチパスリトリーバル: 複数の情報源から情報を探し出す方法です。いくつもの道を通って目的地にたどり着くイメージです。
- 再ランキング: 見つかった情報を重要な順番に並び替えることです。
- キーワード: 情報を探すときに使う重要な単語です。
- 意味（セマンティック）: 言葉の持つ意味や内容のことです。
- CohereやJina: 検索結果をより良くするための特別なソフトウェアや技術です。
- Difyクラウドユーザー: Difyというサービスをインターネット上で利用している人たちです。
- コミュニティとエンタープライズユーザー: 一般の利用者（コミュニティユーザー）と企業向けの利用者（エンタープライズユーザー）のことです。
- 重み付けスコア: 検索の際にどの部分を重視するかを数値で示したものです。
- カスタム: ユーザー自身が自由に設定を変更できることです。
要約
はじめに
Difyは、情報検索戦略の重要な変更を行います。2024年9月1日から、これまでの「N-to-1リトリーバル」戦略を廃止し、新しい「マルチパスリトリーバル」戦略を導入します。この変更は、アプリケーションの情報検索効率を向上させることを目的としています。この記事では、なぜこの変更が必要なのか、そして新しい戦略がどのように機能するのかを解説します。
N-to-1リトリーバル廃止の理由
「N-to-1リトリーバル」は、検索を1つの知識ベースに限定する手法でした。この方法では、大規模言語モデル（LLM）に知識ベースの説明を解釈させるため、しばしば不完全または不正確な結果が得られました。ユーザーからのフィードバックでも、より効果的なソリューションへの移行が求められていました。
マルチパスリトリーバルの特徴
新しい「マルチパスリトリーバル」戦略は、以下の特長を備えています：
- 再ランキング戦略: 検索結果をより関連性の高い順に並べ替えるオプションを提供します。
- 意味とキーワードの重み付け: キーワードとその意味を考慮して、より最適化された検索結果を提供します。
- 再ランキングモデルとの統合: CohereやJinaなどのモデルを用いて、検索精度を最大化します。
ユーザーへの影響と移行手続き
Difyクラウドユーザーは、2024年9月1日までに「マルチパスリトリーバル」に切り替えることを推奨されています。それ以降は、設定が自動的に更新されます。コミュニティとエンタープライズユーザーも同様に移行を推奨されており、詳細な設定手順はユーザーガイドで確認できます。
マルチパスリトリーバルの最適化
- キーワードと意味の重み付けスコア: キーワードのみ、意味のみ、またはカスタムの重み付けを設定し、検索の精度を向上させます。
- 再ランキングモデル: 初期結果を精査し、全体の精度を向上させます。
今後の展望
このアップグレードは、Difyの知識検索能力を強化する第一歩です。私たちは、柔軟性とオープンさを重視し、コミュニティの多様なニーズに応えることを目指しています。ユーザーの皆様の意見を基に、Difyの未来を共に築いていきたいと考えています。
まとめ
今回のDifyの戦略変更は、ユーザー体験の向上を目指した重要なステップだと思います。従来の「N-to-1リトリーバル」は、単一の知識ベースに依存するという制限がありましたが、新しい「マルチパスリトリーバル」はその制約を解消し、より柔軟で正確な検索を可能になりました。キーワードと意味の重み付けや再ランキングモデルの活用によって、検索の質が大幅に向上することが期待されます。
