RAGシステムにおけるエンベディングモデルの類似性評価

# Beyond Benchmarks: Evaluating Embedding Model Similarity for Retrieval Augmented Generation Systems

今回は、最新の研究成果である「Beyond Benchmarks: Evaluating Embedding Model Similarity for Retrieval Augmented Generation Systems」という論文をご紹介します。この研究は、Retrieval Augmented Generation (RAG) システムの設計において重要なステップであるエンベディングモデルの選択に焦点を当てています。

### 論文情報
- **タイトル**: Beyond Benchmarks: Evaluating Embedding Model Similarity for Retrieval Augmented Generation Systems
- **リンク**: [arXiv](https://arxiv.org/abs/2407.08495)
- **発表日**: 2024年7月11日
- **著者**: Laura Caspari, Kanishka Ghosh Dastidar, Saber Zerhoudi, Jelena Mitrovic, Michael Granitzer
- **DOI**: [10.48550/arXiv.2407.08495](https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.08495)

## 背景と目的
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル (LLM) が持つ事実誤認や古い訓練データの問題を解決するために、外部の非パラメトリックな知識ソース（例：文書コーパス）へのアクセスを提供する新たなパラダイムです。このRAGフレームワークの中核となるのは、特定の入力クエリやプロンプトに応じた文書コーパスから候補文書の小さなサブセットを取得する「リトリーバル」ステップです。このリトリーバルプロセスは、通常、テキストエンベディングを生成するLLMに依存しています。

エンベディングモデルの選択は、RAGシステムの性能を大きく左右する重要な要素です。しかし、多くの利用可能なエンベディングモデルの中から最適なものを選択することは困難です。この研究では、エンベディングモデルの類似性を分析し、モデル選択プロセスを効率化することを目的としています。この研究は、モデル選択の新しい基準を提供し、RAGシステムの性能向上に寄与することを目指しています。

## 研究の焦点
この研究の焦点は、エンベディングモデルの類似性をRAGシステムの文脈で評価することです。具体的には、以下の二つのアプローチを採用しています：
1. **Centered Kernel Alignment (CKA)** を用いたペアワイズのエンベディング比較。
2. **Jaccardおよびランク類似性** を用いたリトリーバル結果の類似性評価。

また、代表的なモデルファミリー（例：OpenAI, Cohere, bge, gte, e5）のモデルを比較し、モデルファミリー間およびファミリー内での類似性を分析しています。

## 実験の概要と結果
### 使用データセット
実験では、以下の五つのデータセットを使用しました：
- **TREC-COVID**: 50クエリ、171kのコーパスサイズ
- **NFCorpus**: 323クエリ、3.6kのコーパスサイズ
- **FiQA-2018**: 648クエリ、57kのコーパスサイズ
- **ArguAna**: 1406クエリ、8.67kのコーパスサイズ
- **SciFact**: 300クエリ、5kのコーパスサイズ

### エンベディング類似性評価
CKAを用いた評価では、モデルファミリー内で高い類似性が確認されましたが、ファミリー間でもいくつかの興味深いクラスターが観察されました。例えば、bgeとgteのモデルは高い類似性を示し、特にbge-largeとUAE-Large-V1, mxbai-embed-large-v1の間でほぼ完全なエンベディング類似性が確認されました。

以下に、具体的な結果のグラフと数値データを示します。

![figure1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1150733/3a344309-ec38-43a7-aa52-30ed631d856f.png)
#### グラフ1: CKAによるモデル類似性評価

### リトリーバル類似性評価
リトリーバル類似性評価では、小さいk値（例：トップ10）において、モデル間の類似性がデータセットによって異なることが判明しました。特に、TREC-COVIDやFiQA-2018などの大規模データセットでは、類似性スコアが低くなる傾向が見られました。具体的な数値例として、FiQA-2018では、bge-largeとUAE-Large-V1のトップ10リトリーバル類似性スコアが0.6である一方、OpenAIのモデルに対するMistralのスコアは0.5にとどまりました。

![figure6.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1150733/05af703f-25e2-0478-2f35-6e91e5689b17.png)
#### グラフ２: リトリーバル類似性評価（トップ10）


### 関連研究との比較
既存の研究は主にエンベディングモデルのベンチマーク性能に焦点を当てていましたが、この研究はモデルの類似性評価に新しい視点を提供しています。特に、CKAを用いたエンベディング類似性評価は、従来のベンチマーク評価よりも詳細な比較を可能にし、モデル選択の効率化に寄与します。

### 将来の研究方向
今後の研究では、より大規模なデータセットを用いた評価や、新しい類似性評価手法の開発が期待されます。また、異なるアプリケーション分野でのエンベディングモデルの適用可能性を検証することも重要です。特に、医療分野や金融分野での応用が期待されます。

### 賛否両論
**賛成意見**
- この研究は、エンベディングモデルの選択における新しい視点を提供し、モデル選択プロセスを効率化するための有益な手段を提供しています。
- 高度な類似性評価手法を用いることで、モデル間の詳細な比較が可能となり、実践的な応用が期待されます。

**反対意見**
- データセットに依存する結果が多く、特定の用途に対する一般化が難しい可能性があります。
- 提案された評価手法は計算コストが高く、大規模なデータセットに対する適用が難しい場合があります。

## 研究の限界と課題
この研究にはいくつかの限界があります。例えば、使用したデータセットのサイズや種類が限られているため、他のデータセットでの検証が必要です。また、評価手法自体の計算コストが高いため、効率的な計算方法の開発が求められます。

## まとめ
この研究は、RAGシステムにおけるエンベディングモデルの選択に新しい視点を提供し、モデル間の類似性を評価するための有益な手法を提案しています。特に、CKAを用いたエンベディング類似性評価とリトリーバル結果の類似性評価を組み合わせることで、より詳細なモデル比較が可能となります。また、この研究は、将来の研究方向として、より大規模なデータセットや新しい評価手法の開発を示唆しています。

この記事が皆さんの研究や実務に役立つことを願っています。ご質問やフィードバックがありましたら、コメント欄にお寄せください。