生成AI検索エンジンの構造は、単にLLMを頻繁にファインチューニングするだけのものではなく、はるかに複雑で洗練されたシステムです。生成AI検索エンジンの実際の仕組みについて、説明いたします。
生成AI検索エンジンの基本構造
生成AI検索エンジンは、以下のような複数の要素が組み合わさった複雑なシステムです：
- 大規模言語モデル（LLM）
- 情報検索システム
- 知識グラフ
- 自然言語処理（NLP）コンポーネント
- ランキングアルゴリズム
- クエリ理解モジュール
- 回答生成モジュール
これらの要素が連携して動作することで、高度な検索体験を実現しています。
詳細な動作プロセス
1. クエリ理解
ユーザーの入力（クエリ）を深く理解するために、NLPテクニックを駆使します。これには以下が含まれます：
- 意図分類：ユーザーの真の意図を推測
- エンティティ抽出：重要な概念や固有名詞を特定
- クエリ拡張：関連するキーワードや同義語を追加
2. 情報検索
理解されたクエリを基に、関連情報を収集します：
- インデックス検索：高速な全文検索技術を使用
- 知識グラフ照会：構造化されたデータから関連情報を抽出
- 最新情報の取得：リアルタイムデータソースにアクセス
3. 情報統合と要約
収集された情報を統合し、要約します：
- 重複除去：冗長な情報を削除
- 矛盾解決：異なる情報源間の矛盾を検出・解決
- 重要度評価：最も関連性の高い情報を特定
4. 回答生成
LLMを使用して、統合された情報から回答を生成します：
- コンテキスト注入：関連情報をLLMに提供
- スタイル調整：ユーザーに適したトーンや詳細度で回答を生成
- 引用生成：情報源を適切に引用
5. 品質チェックと改善
生成された回答の品質を確保するプロセス：
- ファクトチェック：生成された情報の正確性を確認
- バイアス検出：不適切なバイアスがないか確認
- 一貫性チェック：回答内の論理的一貫性を確認
6. ユーザーインタラクション
必要に応じて、ユーザーとの対話を行います：
- 質問の明確化：曖昧な質問に対して詳細を尋ねる
- フィードバック処理：ユーザーからのフィードバックを反映
- パーソナライゼーション：ユーザーの過去の検索履歴や好みを考慮
継続的な改善プロセス
生成AI検索エンジンは、単にLLMをファインチューニングするだけでなく、以下のような継続的な改善プロセスを経ています：
- ユーザーフィードバックの分析
- 検索結果の品質評価
- 新しい情報源の追加
- アルゴリズムの最適化
- モデルの定期的な更新
これらのプロセスにより、システム全体の性能が継続的に向上します。
結論
生成AI検索エンジンは、LLMだけでなく、複数の高度な技術を組み合わせた複雑なシステムです。単純なファインチューニングではなく、情報検索、自然言語処理、知識グラフ、品質管理など、多くの要素が連携して動作しています。この複雑な構造により、ユーザーの意図を深く理解し、正確で関連性の高い回答を生成することが可能になっているのです。
Citations:
[1] https://spjai.com/search-engine/
[2] https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/about_generative_ai/
[3] https://datamix.co.jp/media/datascience/ai-search-engine/
[4] https://www.brains-tech.co.jp/neuron/blog/generative-ai-search/
[5] https://note.com/panda_lab/n/n77da68533131
[6] https://expact.jp/perplexity_ai/
[7] https://note.com/masaland/n/n338f4f29d73f
[8] https://comman.co.jp/column/felo
