実行スクリプト

PS C:\Users\mars> docker run -d -p 3000:8080 –e RAG_EMBEDDING_ENGINE=ollama -e RAG_EMBEDDING_MODEL=bge-m3:latest –add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data –name open-webui-rag –restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

PS C:\Users\mars>docker run -d -p 3000:8080 -e RAG_EMBEDDING_ENGINE=ollama -e RAG_EMBEDDING_MODEL=bge-m3:latest –gpus all –add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data –name open-webui –restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:cuda

埋め込みモデル設定

• 設定画面 → ドキュメント（Documents）セクションで：
• セマンティックベクトルエンジン: Ollama
• モデル名: bge-m3:latest
• チャンクサイズ: 1500
• チャンクオーバーラップ: 100
• その他パラメータはデフォルト維持13

• **知識ベース作成**
• 1. Workspace → Knowledge → [+ Create Knowledge Base]
• 2. 名前と用途（例: Assistance）を設定
• 3. ドキュメントファイル（PDF/TXT/Markdown）をドラッグ&ドロップでアップロード[2][5]
• **質問方法**
• 1. 新規チャット作成時に使用するLLMを選択（例: Qwen2.5系モデル）
• 2. チャット入力欄に`#`を入力→アップロード済みドキュメントを選択
• 3. 自然言語で質問を入力[1][5]

openwab-uiの画面のchat controlパラメータで、設定をdefaultから変更した方が良い項目と内容を教えて

推奨される変更例：

以下は、一般的なユースケースにおける例です：

ユースケース	Max Tokens	Temperature	Top-p	Repetition Penalty
短い正確な回答	100	0.5	0.8	1.2
長文で詳細な説明	300	0.7	0.9	1.1
創造的・自由な文章生成	500	1.0	1.0	1.0

Grokに問い合わせた結果

Open WebUIのRAG機能を利用する場合、重要なパラメータなどの要素と、その設定値は？

Open WebUIでRAG（Retrieval-Augmented Generation）機能を利用する際、効果的な動作を実現するためには、いくつかの重要なパラメータや設定要素を適切に調整する必要があります。以下に、主要な要素とその設定値について説明します。これらはOpen WebUIの管理者パネル（例: 「設定 > ドキュメント」や「ワークスペース > モデル」）で調整可能な項目に基づいています。

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1. 埋め込みモデル (Embedding Model)

• 役割: ドキュメントをベクトル化し、検索時の類似度計算に使用するモデル。
• デフォルト: Sentence Transformers（例: all-MiniLM-L6-v2）。軽量だがパラメータ数が少ない。
• 推奨設定値:
• 高精度を求める場合: nomic-embed-text（137Mパラメータ）やmxbai-embed-large（334Mパラメータ）など、より大きなモデルを選択。
• 多言語対応が必要な場合: bge-m3（多言語対応で高性能）。
• ポイント: デフォルトモデルは軽量だが精度が不足する場合があるため、用途に応じて変更を検討。モデル変更後はドキュメントの再アップロードが必要。

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2. モデル再ランキング (Model Reranking)

• 役割: 検索結果の関連性を再評価し、より適切なドキュメントを上位に配置。
• デフォルト: 再ランキングなし。
• 推奨設定値:
• 軽量モデル: cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2（高速だが精度は中程度）。
• 高精度モデル: cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-12-v2（より正確だが処理負荷が増加）。
• ポイント: 再ランキングを有効にすると回答の質が向上する。特に情報量が多いドキュメントを扱う場合に有効。

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3. チャンクサイズ (Chunk Size)

• 役割: ドキュメントを分割するサイズ。検索精度とコンテキストのバランスに影響。
• デフォルト: 1500トークン。
• 推奨設定値:
• 小規模ドキュメント: 500〜1000トークン（細かい粒度で検索精度を向上）。
• 大規模ドキュメント: 1500〜2000トークン（コンテキストを広く保持）。
• ポイント: 小さすぎるとコンテキストが不足し、大きすぎるとノイズが増えるため、ドキュメントの内容に応じて調整。

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4. コンテキストの長さ (Context Length)

• 役割: LLMが回答生成時に参照するコンテキストの最大長。
• デフォルト: 2048トークン。
• 推奨設定値:
• 短い回答: 1024〜2048トークン。
• 詳細な回答: 4096トークン（モデルが対応している場合）。
• ポイント: 使用するLLMの最大トークン数に依存。長すぎると処理速度が低下する可能性がある。

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5. トップK (Top K)

• 役割: 検索結果から上位何件のドキュメントをコンテキストとして使用するか。
• デフォルト: 10。
• 推奨設定値:
• 高精度重視: 3〜5（関連性の高いものだけを厳選）。
• 情報量重視: 10〜15（幅広い情報をカバー）。
• ポイント: 値が大きいほど多様な情報を含むが、ノイズも増える可能性がある。

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6. ドキュメントの前処理

• 役割: 検索用データの品質を向上させる。
• 設定値:
• テキストファイル推奨（PDFやWordは事前にテキスト変換）。
• ノイズ除去（余分な空白、タブ、改行の整理）。
• ポイント: 前処理が不十分だと検索精度が落ちるため、きれいなデータを用意することが重要。

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7. 生成モデル (LLM)

• 役割: 検索されたコンテキストをもとに回答を生成するモデル。
• 推奨設定値:
• ローカル: gemma2:2b（軽量）、ELYZA-japanese-Llama-2-13b（日本語対応）。
• API経由: gpt-4o-mini（高精度だがコストがかかる）。
• ポイント: RAGの効果は生成モデルの性能にも依存。ローカル環境ではハードウェアスペックを考慮。

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設定の流れ（例）

1. 管理者パネル > 設定 > ドキュメントで埋め込みモデルをbge-m3に変更。
2. モデル再ランキングにcross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-12-v2を指定。
3. チャンクサイズを1000、コンテキストの長さを2048、トップKを5に設定。
4. 前処理済みのテキストファイルをアップロード。
5. ワークスペース > モデルで生成モデル（例: gemma2:2b）を選択し、RAG用にカスタムモデルを作成。

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注意点

• ハードウェア依存: ローカル環境ではGPUやメモリ容量が処理速度に影響。
• 再アップロード: 埋め込みモデルやチャンクサイズを変更した場合、既存ドキュメントを削除して再登録が必要。
• 試行錯誤: 最適な設定はデータや用途により異なるため、実験しながら調整する。

これらのパラメータを適切に設定することで、Open WebUIのRAG機能を最大限に活用し、高精度で有用な回答を得られる環境を構築できます。

100K文字程度のテキストをRAGで検索すると仮定した際に、それぞれのパラメータの最適値は？

100K文字程度のテキストをRAG（Retrieval-Augmented Generation）で検索する場合、データ量としては中規模（日本語で約50K〜100Kトークン程度と仮定）に該当します。この規模のテキストを効率的かつ高精度に処理するためには、パラメータの設定に以下の点を考慮する必要があります。以下に、前回の回答をベースに具体的な最適値を提案します。

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前提条件

• テキスト量: 100K文字（日本語の場合、約50Kトークンと仮定。句読点や単語の長さに依存）。
• 目的: 関連性の高い情報を迅速に検索し、正確な回答を生成。
• 環境: ローカル（GPUあり）またはクラウド（API利用）を想定。

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1. 埋め込みモデル (Embedding Model)

• 最適値: bge-m3
• 理由:
• 100K文字は複数のトピックを含む可能性が高く、多言語対応かつ高精度な埋め込みが必要。
• bge-m3は約568Mパラメータを持ち、日本語を含む多言語で優れた性能を発揮。
• 代替案: リソースが限られる場合、all-MiniLM-L12-v2（軽量かつそこそこの精度）。

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2. モデル再ランキング (Model Reranking)

• 最適値: cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-12-v2
• 理由:
• 中規模テキストでは検索結果にノイズが混ざりやすいため、再ランキングで精度を向上。
• L-12-v2は精度と速度のバランスが良く、100K文字程度の処理に適している。
• 代替案: 高速処理優先ならMiniLM-L-6-v2。

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3. チャンクサイズ (Chunk Size)

• 最適値: 800〜1000トークン
• 理由:
• 100K文字（約50Kトークン）を50〜60チャンクに分割可能。
• 800〜1000トークンは、1チャンクで十分なコンテキストを保持しつつ、検索時のノイズを抑える。
• 補足:
• 日本語は英語よりトークン数が多くなりがちなので、1000トークン以下に抑えるのが現実的。
• 小さすぎると（例: 500トークン）コンテキストが不足し、大きすぎると（例: 2000トークン）関連性が薄れる。

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4. コンテキストの長さ (Context Length)

• 最適値: 2048トークン
• 理由:
• 検索結果から複数チャンク（例: トップ3〜5）を参照する場合、合計で1500〜2000トークン程度になる。
• 2048トークンは多くのモデル（例: Llama系やGemma系）が対応可能で、実用的な上限。
• 補足: 高性能モデル（例: GPT-4o, 128Kトークン対応）を使う場合、4096トークンも検討可能だが、ローカルでは負荷が増大。

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5. トップK (Top K)

• 最適値: 5
• 理由:
• 100K文字から50〜60チャンクが生成されると仮定し、上位5件で十分な関連性を確保。
• 5は精度と情報量のバランスが良く、生成時のコンテキスト過多を防ぐ。
• 補足: 幅広い情報を求める場合、10まで増やしても可。ただし、ノイズが増えるリスクを考慮。

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6. ドキュメントの前処理

• 最適値:
• テキストを事前に整形（余分な空白や改行を削除）。
• 段落ごとに明示的な区切り（例: ---）を挿入。
• 理由:
• 100K文字は構造化されていない場合が多く、前処理で検索精度を向上。
• 日本語特有の曖昧な句読点を整理することで、チャンク分割が自然に。

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7. 生成モデル (LLM)

• 最適値:
• ローカル: gemma2:9b（9Bパラメータで高精度かつ中規模データに適応）。
• クラウド: gpt-4o-mini（コスト効率と性能のバランス）。
• 理由:
• 100K文字のコンテキストを理解し、自然な日本語で回答するには、中〜大規模モデルが必要。
• gemma2:9bはローカルで実行可能な高性能モデル、gpt-4o-miniはAPI利用時の最適解。

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具体的な設定例

• 埋め込みモデル: bge-m3
• 再ランキング: cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-12-v2
• チャンクサイズ: 1000トークン
• コンテキストの長さ: 2048トークン
• トップK: 5
• 前処理: 整形済みテキスト、段落区切り付き
• 生成モデル: gemma2:9b（ローカル）またはgpt-4o-mini（クラウド）

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想定される動作

• チャンク数: 100K文字 ÷ 1000トークン ≈ 50チャンク。
• 検索時間: 埋め込み生成と再ランキングで数秒〜十数秒（ハードウェア依存）。
• コンテキストサイズ: トップ5 × 1000トークン = 約5000トークン（2048に制限されるため、実質上位2〜3チャンクが使用される）。

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調整のポイント

• 精度不足の場合: トップKを3に減らし、再ランキングモデルの精度を上げる（例: L-12-v2 → Electra）。
• 速度不足の場合: チャンクサイズを1200に増やし、チャンク数を減らす。
• コンテキスト不足の場合: コンテキスト長を4096に拡張（対応モデルが必要）。

この設定なら、100K文字程度のテキストをRAGで効率的に検索し、高精度な回答を生成できるはずです。実際のデータやハードウェアに応じて微調整してください。