LLMとJSONだけで十分なドメイン感情分析エンジンの構築

RAGスタックを使わずに、単一のLLMと構造化されたJSONデータで、ドメイン固有の感情分析エンジンを構築できることを示した記事。LLMは言語理解、感情分析、信号抽出、信頼度推定などを1つのタスクで実行でき、追加のインフラは不要。構造化出力を得られれば、集計や可視化などの後処理も簡単になる。この方法は迅速で安価、メンテナンスも容易で、多くのユースケースに適している。

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本記事では、ドメイン固有の自然言語処理システムを構築する際、一般的に必要とされるRAGスタック(embeddings、vector DB、retrievers、インデックス化、パイプラインなど)は必ずしも必要ではないことを示しています。 代わりに、LLMと明確なJSONスキーマ、ドメイン固有の指示、厳密な構造化出力制約を組み合わせることで、言語理解、感情分析、信号抽出、信頼度推定などの機能を1つのタスクで実現できます。この方法では、embeddings、vector DB、retrieversなどの追加インフラは不要となり、シンプルなPythonループでバッチ処理が可能です。さらに、構造化された出力データを使えば、集計や可視化などの後処理も容易になります。 この手法は迅速で安価、メンテナンスも容易で、多くのドメイン固有の感情分析ユースケースに適しています。RAGは強力ですが、コストがかかり、複雑で脆弱、ノイズも多い面があるため、多くの場合RAGを使う必要はないと述べています。