Self-Routeとは?RAGとロングコンテキストの使い分けAI手法

RAGとロングコンテキストLLM、どちらを使うべきか迷ったことはありませんか。Self-Routeはその悩みを解決する新しい手法です。実際、Google DeepMindとミシガン大学の研究から生まれました。そこで今回は、Self-Routeの仕組みとメリットを詳しく解説します。

RAGとロングコンテキストLLMの課題

まず、RAGの特徴を整理しましょう。RAGは関連するドキュメントを検索してLLMに渡す手法です。コストが低く、FAQ対応などに適しています。しかし、検索結果が不十分な場合は回答精度が下がります。

一方、ロングコンテキストLLMは全文をLLMに渡す手法です。100万トークン以上の文書も一度に処理できます。しかし、コストが非常に高くなります。つまり、精度は高いがコスパが悪いのです。

そのため、両方の良いところを組み合わせたい。そんなニーズに応えるのがSelf-Routeです。

Self-Routeのコンセプトはシンプルです。クエリごとにRAGとロングコンテキストを使い分けます。具体的には、LLM自身が「この質問はRAGで答えられるか」を判断します。つまり、AIが自己判断でルーティングするのです。

実装も非常にシンプルです。まず、RAGで検索結果を取得します。次に、その結果とクエリをLLMに渡します。そして「この情報だけで回答できますか」と尋ねます。回答可能なら、そのまま回答を生成します。不可能と判断された場合は、ロングコンテキストに切り替えます。

したがって、簡単な質問はRAGで低コストに処理できます。また、複雑な質問だけロングコンテキストで処理します。そのため、コストと精度の最適なバランスが実現できるのです。

コスト削減の効果は非常に大きいです。Gemini-1.5-Proでは65%のコスト削減が報告されています。さらに、GPT-4でも39%の削減が実現しました。しかも、精度はロングコンテキストと同等を維持しています。

なぜこれほどの削減が可能なのでしょうか。実際、多くのクエリはRAGだけで十分に回答できるからです。全てのクエリにロングコンテキストを使うのは無駄なのです。したがって、Self-Routeの選択的なアプローチが効率的なのです。

どのような場面で効果的でしょうか。まず、大量のドキュメントに対するQ&Aシステムです。簡単な質問と複雑な質問が混在する場面に最適です。たとえば、社内のナレッジベースへの問い合わせです。

また、長い会議の議事録分析にも有効です。特定の発言の検索はRAGで済みます。しかし、会議全体の流れを踏まえた質問にはロングコンテキストが必要です。Self-Routeなら自動で使い分けてくれます。

さらに、法律文書の分析にも向いています。条文の検索はRAGで十分です。しかし、複数の条文を横断的に解釈する場合はロングコンテキストが適しています。このように、情報の深さに応じた使い分けが求められる場面で真価を発揮します。

実装時のポイントをいくつか紹介します。まず、RAGの検索品質が重要です。検索結果の品質が低いと、本来RAGで回答できるクエリもロングコンテキストに流れてしまいます。そのため、RAGの最適化は事前に行っておきましょう。

また、ルーティングの閾値設定も大切です。LLMの自己判断に完全に依存するのではなく、確信度の閾値を設けることも検討すべきです。加えて、Difyなどのプラットフォームでの実装事例も公開されています。そのため、実際に試すハードルは低いです。

Self-RouteはRAGとロングコンテキストを賢く使い分けるAI手法です。最大65%のコスト削減を実現しながら精度を維持できます。LLM自身が自己判断でルーティングするシンプルな仕組みです。AI APIのコスト最適化を目指す開発者にとって、非常に有効なアプローチといえるでしょう。