生成AIを用いて社内ドキュメントや用語を補完する際、RAG(Retriever-Augmented Generation)の活用が重要です。この際、テキスト化とベクトル化が必要ですが、特にPPTXファイルなどに含まれる図形や相関関係の取り扱いについて疑問を持つ方も多いでしょう。この記事では、RAGを活用する際のベクトル化手法と、図形が多く使われている資料のテキスト化方法について解説します。
RAGにおけるベクトル化とは?
RAG(Retriever-Augmented Generation)は、事前に情報をベクトル化し、AIモデルがその情報を取り出して生成に役立てる技術です。この際、社内ドキュメントや他の専門的な情報を補完するためには、テキスト化したデータをベクトル空間に変換し、AIが検索や生成を効率よく行えるようにします。
ベクトル化には主に、文書の意味的な特徴を捉える方法として、BERTやGPT系のモデルを使って文書の埋め込み(Embedding)を行う手法が一般的です。これにより、言語理解を行うAIがより精度の高い回答を提供することができます。
テキスト化の手法とその種類
テキスト化は、非構造化データや画像データを処理可能な形式に変換するために必要不可欠な工程です。主に使用される手法として、OCR(Optical Character Recognition)や手動でのテキスト抽出が挙げられます。
例えば、PDFや画像データの中からテキストを抽出する際に使われるOCR技術は、図形や画像の中の文字を認識し、編集可能なテキストに変換することができます。また、テキストが手書きや図形の中に含まれている場合、手動で修正や補完を行う必要があります。
PPTX資料における図形とテキスト化のアプローチ
PPTXのような資料には、図形や矢印が多く含まれており、その相関関係をテキスト化する際に特別な配慮が必要です。矢印や図形が示す意味合いを、単なるテキストに変換するだけでは十分な情報が伝わらないことがあります。
一般的には、図形同士の関係をテキストとして表現するために、手作業で補完を行うことが多いです。例えば、矢印でつながった図形を、「AはBに影響を与える」や「CはDに接続されている」など、文脈に合わせて説明文を付け加えることが求められます。
AIを用いた図形の自動処理の限界と可能性
現在、AIを活用してPPTX資料の図形関係を自動的に解析する技術も進展していますが、矢印や図形の意味を正確に理解し、テキスト化することは依然として難しい部分があります。AIにより一定の自動化が進んでいるものの、完全に正確な関係性を抽出するためには、まだ手動での補完や確認が必要です。
とはいえ、AIの進化により、図形とその相関関係を自動的に解析し、テキスト化する技術は今後さらに精度が上がることが期待されています。
まとめ
RAGを利用した情報補完の際、ベクトル化とテキスト化は非常に重要な工程です。テキスト化の手法としては、OCR技術や手動での修正が主に用いられますが、PPTXのように図形が多く含まれる資料では、図形同士の関係を適切にテキスト化する必要があります。現段階では手作業による補完が多くなりますが、AI技術の進化により、今後はさらなる自動化が進むことが期待されます。
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