非構造データ処理の挑戦と機械學習時代のデータエンジニアリング

はじめに

データエンジニアリングの領域は、構造化データに依存していた時代から大きく変化しています。近年、大規模言語モデル（LLM）の急速な進化により、非構造データの処理が新たな課題となっています。本記事では、LLMがデータエンジニアリングに與える影響、非構造データの処理における課題、および機械學習技術の活用方法について詳しく解説します。

LLMの現狀と影響

LLMの急速な発展

2023年9月にOpenAIがGPT-2を、11月にGPT-3.5をリリースしたことで、LLMの注目度は急上昇しました。LLMは自然言語の質問に応じてSQLクエリを生成したり、CSVデータを解析したり、データ構造を自動的に推論する能力を持っています。しかし、LLMは「幻覚（hallucination）」という問題を抱えています。生成された結果が正確でない場合があり、外部データとの整合性を確認する必要があります。

ユーザーのニーズの変化

ユーザーはLLMを內部システムに統合する必要性を感じています。個人アシスタントやデータ処理ツールの開発が求められ、企業は非構造データ（テキスト、畫像など）をLLMと組み合わせる方法を再考する必要があります。

データエンジニアリングの挑戦と変化

構造化データと非構造データの違い

• 構造化データ：SQLデータベースなど、明確なスキーマを持つデータ。ElasticsearchやSolrなどのツールが日誌検索やインデックス化に使用される。
• 非構造データ：テキスト、畫像、音聲など、多様な形式を持つデータ。機械學習を用いて特徴を抽出する必要があります。例えば、畫像から地理情報を抽出する、テキストからキーワードを識別するなど。

LLMがもたらすデータエンジニアリングへの影響

• ツールの進化：自然言語が「新しいプログラミング言語」として扱われるようになり、SQLなどの伝統的なクエリ言語が徐々に置き換えられる。GitHub CopilotなどのツールがSQLクエリやSparkコードの生成を支援。
• データ処理フローの変化：非構造データをベクトル（埋め込み）に変換し、LLMが処理できる形式にする必要がある。例えば、テキストを潛在空間にマッピングし、浮動小數點數のベクトルに変換する。

キーテクノロジーの概念

• 埋め込み（Embeddings）：テキスト、畫像、音聲などの非構造データをベクトルに変換し、意味の類似度を計算する。Microsoft Cognitive Searchなどのツールが語義検索に利用される。
• 検索強化生成（RAG）：LLMの知識と外部データベースを組み合わせて生成結果の正確性を向上させる。プロセスは以下の通り：
  1. ユーザーが質問を提出。
  2. データベース（例：Elasticsearch）を検索し、関連ドキュメントを取得。
  3. ドキュメントの內容をプロンプトに統合。
  4. LLMを用いて最終的な答えを生成。

データエンジニアリングの未來方向

ツールとプロセスの最適化

• 開源コミュニティ（Apache Foundation）はLLMツールの使用ガイドラインを策定し、著作権や倫理的な合規性を確保する必要がある。ASFはすでに生成ツールに関するガイドラインを公開。

データ構造の再定義

• すべてのデータが潛在的な構造を持つことを認め、自動解析（NLPなど）や人間によるラベリング（畫像分類など）で構造を抽出する。

LLMとの統合

• 非構造データをLLMモデルと協働するための新しいアーキテクチャを設計する。例えば、データベースとベクトルインデックスを組み合わせて語義検索や自動生成を実現。

結論

LLMの登場により、データエンジニアリングの範囲が大きく変化しています。非構造データの処理には機械學習と自然言語技術を組み合わせ、新しいデータ構造とインデックス方法を構築する必要があります。データエンジニアは埋め込みやRAGなどの技術を習得し、LLM時代の課題に対応する必要があります。

埋め込み空間と語義検索

• 埋め込みの概念：テキスト、畫像、音聲などの非構造データをベクトル（浮動小數點數の配列）に変換し、特定の語義空間內で類似度計算を行う。
• 語義検索のプロセス：
  1. 機械學習モデル（LLMなど）を用いてデータをベクトルに変換。
  2. ベクトルデータベース（例：Azure Cognitive Search）に保存し、インデックスを構築。
  3. 餘弦類似度（cosine similarity）を用いてクエリとベクトルの距離を計算し、語義的なマッチングを実現。
• ツールの例：Microsoft Azure Cognitive Search、ベクトルデータベース。

検索強化生成（RAG）

• 核心の仕組み：
  1. 質問を提出する際、事前に保存されたデータ（ドキュメント、知識庫など）を組み合わせる。
  2. 背景プロセス：語義インデックスを検索 → 結果をプロンプトに統合 → LLMを用いて最終的な答えを生成。
• 応用例：
  • 「ある出來事の結果」を尋ねる際、過去のデータを組み合わせなければ誤った答えを生成する可能性がある。データを組み合わせることで正確な回答が得られる。
  • Microsoftツールチェーン：Azure Cognitive SearchとLLMを統合し、語義検索と生成を実現。

モデルの微調整とタスクのカスタマイズ

• 微調整の方法：
  1. 例（例：サルカシスティックな回答）を提供してモデルの行動を調整。
  2. データ構造（SQLスキーマなど）、自然言語の質問、対応するクエリを組み合わせて、モデルが自然言語を目標システム（SQL、JSONなど）に変換できるように訓練。
• 応用シナリオ：
  • SQLクエリやPower BIレポートの生成。
  • Apache Tikaを用いてPDFやドキュメントの內容を抽出し、Synaps MLで非構造データを処理。

非構造データ処理アーキテクチャ

• データ処理フロー：
  1. データラック（Data Lake）やオブジェクトストレージ（例：Azure Blob）に保存。
  2. 大規模データエンジン（例：Spark）を用いて変換。
  3. Synaps MLを用いてLLM APIを統合し、バッチ処理でリクエストを処理し、レート制限を迴避。
• ツールと技術：
  • Synaps ML：非同期リクエスト、バッチ処理、APIレート制御をサポート。
  • Apache Tika：ドキュメントの內容（テキスト、メタデータ）を抽出し、RESTインターフェースを提供。

非構造データ処理の課題と解決策

• 主要な問題：
  1. 幻覚（Hallucination）：モデルが不正確な情報を生成する可能性があるため、データ検証（例：SQL Checker、Open Interpreter）が必要。
  2. バイアスの拡大：トレーニングデータのバイアスが結果に影響を與えるため、監視と調整が必要。
  3. 非決定性：同じ入力が異なる結果を生成する可能性があるため、検証メカニズムを導入する。
• セキュリティの考慮：
  • システムプロンプト（System Prompt）でモデルの行動を制限（例：有害なコンテンツの生成を禁止）。
  • 「越獄」（Jailbreak）攻撃を防ぐため、プロンプトで安全制限を迴避する方法を検討。

開源とアクセス性

• オープンソースAI：
  • 現在の議論：一部のモデル（例：Lama、Whisper）がオープンソースであると主張しているが、実際のオープン性に疑問が殘る。
  • OASIS組織がオープンソースAIの明確な定義を策定中。
• アクセス性：
  • 視覚障害者向けに音聲書籍（例：Project Gutenbergの合成音聲）を生成。
  • 世界の30億人の人口のデジタル格差に注目し、特に文盲（8億人）や視覚障害者（3億人）への支援が求められている。

技術統合と未來の方向

• ツールの統合：
  • Microsoftエコシステム：Azure Cognitive Search + Synaps ML + Apache Tika。
  • 他のプラットフォーム：Google、AWSの類似サービス。
• オープンソースの必要性：
  • データエンジニアリングとモデルの微調整を支援するオープンソースツールの増加が求められる。
  • アクセス性を強化し、非構造データの広範な利用を促進する。

結論

• 技術トレンド：

  • 開源ツールとコミュニティ協力が非構造データ処理の鍵。
  • ベクトルデータベースとLLM技術がデータエンジニアリングの標準的な一部になる。
  • 非決定性や技術リスクに対処し、システムの安定性と正確性を向上させる努力が必要。

• 使用上の注意點：

  • Apache ComittersはVisual Studio EnterpriseライセンスとAzureクレジット（月額150ドル）を申請可能。
  • リソースの適切な使用を心がけ、クレジット額を浪費しないようにする。

• 総括：

  • 開源コミュニティの協力が非構造データ処理の成功に不可欠。
  • ベクトルデータベースとLLM技術の統合が今後のデータエンジニアリングの中心となる。
  • 非決定性や技術リスクに対処し、システムの安定性と正確性を向上させる努力が必要。