AIにおけるグラウンディングとは？
スクレイプレス スクレイピングブラウザは、検査可能な公開証拠が必要なAIグラウンディングパイプラインのために、現在のレンダリングウェブコンテンツを収集できます。
TL;DR
- グラウンディングはAIの出力を特定の外部証拠または観察可能な環境に結びつけます。 証拠は文書、データベース、ツール、センサー、または現在のウェブページから得られることがあります。
- グラウンディングはアプリケーションの時間に発生し、モデルのトレーニング中だけではありません。 システムは学習したパラメータを変更することなく、新しいコンテキストを提供できます。
- リトリーバルは一つのグラウンディング方法であり、サポートを保証するものではありません。 取得された材料は関連性があり、信頼でき、最新であり、正しく解釈されなければなりません。
- 良いグラウンディングは出所を保持します。 レビュアーは、主張を正当化するために必要なソース、バージョン、時間、および抜粋が必要です。
- グラウンドシステムは依存と評価を必要とします。 モデルは、欠落している証拠をもっともらしい継続で埋めるべきではありません。
AIにおけるグラウンディングの定義
AIにおけるグラウンディングは、モデルの言語または行動をその学習したパラメータの外にある情報に結びつける実践です。グラウンドされた回答は、特定のソース、データベースの記録、ツールの結果、ユーザーが提供したファイル、または直接観察された環境によってサポートされています。この接続が重要なのは、言語モデルが各文が現実に対応しているかどうかを確認せずに流暢なテキストを生成できるためです。
グラウンディングには2つの有用な意味があります。知識グラウンディングは、政策文書や現在の製品ページなどの証拠に対して主張を結びつけます。環境グラウンディングは、エージェントの決定を観察し行動できるものに結びつけます。ブラウザの状態、アプリケーション画面、またはセンサーの読み取りなどです。両方の意味は、アプリケーションが検査できる文脈で仮定を置き換えます。
目標は、すべての回答を長くしたり、引用が多くなることではありません。真実の出所を明示することが目標です。グラウンドされた顧客サポートの回答は、現在のポリシーバージョンに依存すべきです。グラウンドされた研究アシスタントは、要約をサポートする文書を示す必要があります。グラウンドされたブラウザエージェントは、クリックやフォームの送信の前に何が見えるかを確認すべきです。
グラウンディングの仕組み
グラウンディングは、証拠を取得し、リクエストに関連する部分を選択し、それをモデルのコンテキストに配置し、出力をその資料に制約することで機能します。リトリーバル拡張生成では、インジェストパイプラインが文書をチャンクに解析し、検索可能な表現を作成し、可能性のある一致を取得します。ジェネレーターは、取得した抜粋を使用して回答します。
ツールグラウンディングは、類似のパターンに従いますが、オンデマンドで証拠を取得します。モデルは検索ツールを呼び出したり、データベースをクエリしたり、合計を計算したり、ブラウザでページを開いたりできます。ツールの結果は次の推論ステップの一部となります。OpenAIのガイダンスは、 現在の情報をモデルに提供する 方法としてウェブ検索およびファイル検索を説明しています。
アプリケーションは、すべての段階で出所を持つべきです。有用な出所には、標準的なソース識別子、文書バージョン、キャプチャ時間、セクションまたは行、抽出方法、およびモデルがコンテンツを見た後に適用された任意の変換が含まれます。そのトレイルがなければ、文がグラウンドされているように見えても、サポートフラグメントは監査不可能である可能性があります。
グラウンディング方法の比較
| 方法 | 最適な対象 | 主な制限 |
|---|---|---|
| プロンプトコンテキスト | ユーザーまたはアプリケーションによって直接提供される小さく既知の証拠。 | コンテキストが不完全であるか、長すぎる場合があります。 |
| 文書の取得 | 大規模な知識ベース、ポリシー、マニュアル、および研究コレクション。 | ランキングは、関連するが非サポートな抜粋を返す場合があります。 |
| データベースまたはAPIツール | 在庫、残高、スケジュール、または指標などの構造化された事実。 | スキーマと権限は、モデルの外部で強制される必要があります。 |
| ウェブ検索と閲覧 | 現在の公開情報およびJavaScriptでレンダリングされたソース。 | ページは変更、消失、または対立する場合があります。 |
| 環境観察 | ソフトウェア、ブラウザ、ロボット、またはデバイスを操作するエージェント。 | 観察は部分的かもしれず、行動に影響を与える可能性があります。 |
プロダクションシステムはしばしば方法を組み合わせます。サポートエージェントはポリシーテキストを取得し、アカウントデータベースにクエリをかけ、現在のステータスページを検査する場合があります。オーケストレーション層は、すべての結果を無差別なプロンプトにブレンドするのではなく、各主張を支配するソースを特定する必要があります。
グラウンディングの価値を追加する場所
現在のイベント回答
新鮮なウェブまたは検索証拠により、システムはトレーニング中に学習した資料から最近のイベントを区別できます。
企業の知識
承認された文書とデータベース記録は、従業員に内部ポリシーとアクセス制御を反映した回答を提供します。
研究の統合
パッセージレベルのプロヴェナンスは、レビュアーが要約を一次資料に遡って、意見の不一致を検査できるようにします。
ウェブ運営エージェント
ブラウザの観察は、エージェントがセレクタを選択し、フィールドを埋めたり、リンクをたどったりする前に、ページの状態を確認します。
グラウンディングは、妥当な誤りのコストが明確化を求めるコストを上回る場合に特に有用です。 NIST AIリスク管理フレームワーク は、信頼できるAIを文脈、測定、ガバナンスを含むリスク管理の問題として扱います。グラウンディングは、証拠の経路を明確にすることでその作業をサポートしますが、組織の制御を置き換えるものではありません。
グラウンデッドアンサーのパイプラインを構築する
グラウンデッドアンサーのパイプラインは、ソースポリシーから始まります。各トピックに対してどのリポジトリ、ドメイン、データベーステーブル、およびツールの出力が権威を持つかを定義します。その後、新鮮さのルールを定義します。法律ポリシーは上書きされるまで有効かもしれませんが、製品の在庫ページは、質問ごとに新たなキャプチャを必要とする場合があります。
- 質問を明確な主張、エンティティ、日付、および管轄に正規化します。
- 主張に合った証拠チャネルを選択します: 文書インデックス、構造化API、計算ツール、またはライブブラウザ。
- 狭く取得し、資格や例外を保持するために十分な周囲の文脈を保持します。
- メタデータフィルター、関連性の閾値、または決定論的検証を使用して弱い一致を拒否します。
- 重要な主張ごとに提供された証拠に帰属する回答を生成します。
- すべての引用が文を支持し、回答がサポートされていない具体情報を追加しないことを確認します。
- 証拠のバンドルをレビューおよび後の評価のために応答と共に保存します。
ライブページの場合、ブラウザ層は、希望するテキストがJavaScript実行後にのみ表示される場合に重要です。Scrapeless Scraping Browserはページをレンダリングし、生成されたコンテンツを取り込みまたはエージェントワークフローに公開することができます。アプリケーションは、URLとキャプチャ時間を記録し、アクセスルール、条件、適用法を尊重する必要があります。
グラウンディング品質メトリクス
グラウンディング品質は、いくつかのレイヤーで測定されます。取得した証拠セットが回答に必要な資料を含むかどうかを問うのが取得リコールです。取得した文脈のどれだけが実際に関連しているかを問うのが取得精度です。引用の正確さは、各リンクされたパッセージが主張を支持するかどうかを問います。回答の信頼性は、応答が提供された証拠の範囲内に留まるかどうかを問います。
これらのメトリクスは異なる方向に引っ張る可能性があります。より多くのチャンクを取得するとリコールが向上する可能性がありますが、近似一致でプロンプトが混雑します。厳格な信頼ルールは、より多くの自 abstentionを生むかもしれません。評価にはしたがって、代表的な質問セットと、サポートされた回答、部分的な回答、対立、および適切な拒否のための明示的なスコアリングルールが必要です。
取得コーパス、チャンク化戦略、埋め込みモデル、プロンプト、またはジェネレーターが変更されるたびに評価を実行します。グラウンデッドシステムはパイプラインなので、任意のステージでの変更が最終的な回答を変更する可能性があります。元の retrieval-augmented generation paper は、取得と生成を関連付けられたコンポーネントとして評価するための有用な背景を提供します。
制限と失敗モード
グラウンディングは、弱いソースを真実にすることはできません。現在のページにはエラーが含まれている可能性があり、取得されたポリシーが古いかもしれず、2つの公式記録が意見の不一致を起こす場合があります。システムは、取得が質問を解決することを仮定するのではなく、ソース階層と対立ルールを必要とします。
グラウンディングはまた、虚偽の確信感を生む可能性があります。引用バッジは、正確な数をサポートしない広範なページへのリンクがあっても証拠として扱われることがあります。セキュリティも重要です: 取得されたページやファイルには、エージェントをリダイレクトする設計の命令が含まれている可能性があります。アプリケーションは、データと命令を分離し、ツールの権限を制限し、モデル外でのアクションを検証する必要があります。
結論
AIにおけるグラウンディングは、生成された言語やエージェントの行動をアプリケーションが検査できる証拠に結びつけます。強力なグラウンディングは、ソースポリシー、注意深い取得、関連する取得、出所、限られた生成、および主張レベルの検証を組み合わせます。これはサポートされていない回答を減らし、エラーの診断を容易にしますが、悪いソースを修正したり、高影響の決定で人間の判断を必要とすることを取り除くことはできません。
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グラウンディングは取得強化生成と同じですか？
いいえ。取得強化生成は、取得した文書の回答をグラウンディングするための1つのアーキテクチャです。グラウンディングには、データベースクエリ、計算、ウェブブラウジング、ユーザー提供のファイル、および環境からの観察も含まれます。広範な考えは、出力がモデルのパラメータの外部の証拠に接続されるべきであるということです。
グラウンディングはモデルを更新しますか？
グラウンディングは通常、モデルパラメータを変更しません。推論時に文脈やツールの結果を提供するので、同じ基本モデルが異なる現在またはプライベートソースから回答できます。ファインチューニングは、トレーニングを通じてモデルの動作を変更し、異なる目的に役立ちます。
グラウンディングに適したソースとは何ですか？
適切なソースは、主張に対して権威があり、決定に対して十分な最新性があり、アプリケーションの権限の下でアクセス可能で、回答をサポートするのに十分に具体的です。システムは、そのアイデンティティとバージョンを保持し、レビュアーが証拠のパスを再現できるようにする必要があります。
グラウンデッドアンサーが間違っている可能性はありますか？
はい。取得が誤ったパッセージを選択する場合、ソースにエラーが含まれている場合、またはモデルが証拠を誤解する場合があります。グラウンデッドシステムには、まだ引用チェック、対立処理、数量のための決定論的検証、および証拠が不十分な場合の安全な応答が必要です。
ウェブブラウジングはどのようにグラウンディングをサポートしますか？
ウェブブラウジングは、モデルのトレーニング中に利用できなかった最新の公共情報を提供できます。ブラウザは、JavaScriptに依存するページをレンダリングし、エージェントに可視状態を露出させることもできます。このアプリケーションは、出典をキャプチャし、回答を提示する前にページが各主張をサポートしていることを確認すべきです。