Amazon Bedrock が RAGアプリケーションの精度を向上させる Rerank API をサポート

投稿日: 2024年12月1日

Amazon Bedrock は、Rerank API によるリランカーモデルのサポートを発表しました。これにより、開発者は検索拡張生成 (RAG) アプリケーションにおける回答の関連性を高めることができます。リランカーモデルは、取得した一連のドキュメントをユーザーのクエリとの関連性に基づいてランク付けし、最も関連性の高いコンテンツを優先して基盤モデル (FM) に渡して応答を生成できるようにします。Amazon Bedrock Knowledge Bases では、フルマネージド型のエンドツーエンドの RAG ワークフローが提供され、さまざまなデータソースからのコンテキスト情報を組み込むことで、カスタムの生成 AI アプリケーションを作成できます。Amazon Bedrock Knowledge Base ユーザーの場合、リランカーを有効にするための設定を、Retrieve API と RetrieveAndGenerate API で利用できます。

RAG システムでのセマンティック検索は、文書検索の関連性を向上させることができますが、複雑なクエリやあいまいなクエリではうまく動作しない場合があります。たとえば、オンラインで購入した商品の返品について問い合わせたカスタマーサービスのチャットボットが、返品ポリシーと配送ガイドラインの両方に関するドキュメントを取得する場合があります。適切なランク付けがないと、生成された応答が返品ではなく配送に集中してしまい、ユーザーの意図に沿わない可能性があります。Amazon Bedrock では、検索されたドキュメントをユーザーのクエリとの関連性に基づいて並べ替えることで、これに対処する再ランク付けモデルを利用できるようになりました。これにより、最も有用な情報が基盤モデルに送信されて応答が生成され、コンテキストウィンドウの使用が最適化され、コスト削減につながる可能性があります。

Rerank API は Amazon Rerank 1.0 と Cohere Rerank 3.5 モデルをサポートしています。これらのモデルは、米国西部 (オレゴン)、カナダ (中部)、欧州 (フランクフルト)、およびアジアパシフィック (東京) でご利用いただけます。

Amazon Bedrock の製品ドキュメントをご覧ください。料金の詳細については、料金ページをご覧ください。