「Open棟梁 wiki」は、「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会」によって運営されています。
目次 †
概要 †
- 生成AIを使用してドメイン・ナレッジを生成したい。
- 基本的な専門知識は生成AIが保有している。
- ともともはWikiのリバースでナレッジを生成しようとしていた。
- しかし、専門知識のベースとなる知識は生成AIも保有している事が解った。
- 一般知識の情報の比率や重みをコンテキストで調整してドメインに特化させれば良いのでは?と言う仮説。
- この仮説は、Wikiのナレッジから手動で生成されたコンテキストを用い大枠、検証できた。
- リバース行為は、主に、このコンテキストを生成するためのノウハウとして使用する。そもそも、
- 与えられた情報を文章として整えることは得意だが、知識の構造を認識し、階層的に整理することは苦手。
- 大量のリーフページ情報を一度に扱うことができないため階層的な全体像を保持しつつ要約するのが困難。
- 一貫した論理構造を維持するのが苦手なため、同じドメインでも質問の仕方次第で異なる解釈をすることがある。
- 細分化されたドメインに適合させるために情報の比率や重みをコンテキストとして渡す。
- 必要に応じ、ドメイン独自のルール(定義)を加え、完全にドメインに適合させる。
詳細 †
ステップ †
一般知識から基礎ドメイン知識への変換
- 用語の適合
- 概念の再構築:ドメイン文脈で一般知識を解釈し直す
- 事例の選定:実例を使い一般知識をカスタマイズ
重み付けと情報の比率調整で、より高度な専門知識に適応させる。
- 関連度に応じた重み付け
- コンテキスト取得元データソースの選択
- ICLによる専門性の向上
ドメイン独自ルール(定義)を適用
- 論理ルール(当該ドメインにおける原則)の適用
- ドメイン用語集や独自フレームワークの導入
- ドメイン強制ルールの適用
最適化とフィードバックループ
- ファインチューニング
- プロンプトエンジニアリング
- 人間による評価(RLHF)
プロンプト例 †
参考 †