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RAGシステム上でのクイズの自動生成

研究 Phonno

こんばんは。この記事はTeamJ Advent Calendar 2024の6日目の記事です。 昨日は id:kanata_02 による 2024年の技術スタック - かなたのめも でした。Try! Swift Tokyo 楽しそう。Swiftはほぼ書いたことないけれど気になっています。

僕の最近の技術スタックも書きたいところですが、今日はPhonnoの新機能の話です。Phonnoは自分の写真やスクリーンショットを題材としてRAG（Retrieval Augmented Generation）できるシステムです。楽しく情報探索できる場所を作りたくて色々試しています。LLMを活用した検索アルゴリズムと雑誌感のあるUIを組み合わせて研究しています。

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今回実験的に実装したのは、検索クエリに関する4択クイズの自動生成機能です。LLMによる問題を解きながら理解を深められる仕掛けです。選択肢をクリックするとそのキーワードで検索を実行できるので、仮に不正解であってもなんらかの新情報に出会える確率が高まります。また、出題の背景や基礎的な情報が簡潔にまとめられた問題文を呼んでいるだけでも知識を整理でき、たんなる読み物としても楽しめます。

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正解すると次の問題に進めるのですが、前述の仕様により最後に選ばれた正答の単語が検索ボックスに挿入されているため、前のクイズで問われた内容の周辺領域に関するテーマの問題を生成できる工夫が面白さを増幅させています。自然な流れでほどよく離れた話題ににジャンプする機会をつくるのがうまい。

自社サービスを紹介した筆者の資料に対する出題例

ユーザーはゲーム感覚でクイズを解き進めるだけでよく、検索キーワードに悩むことなく興味範囲を広げて検索対象の世界を冒険できる便利な機能になる予感がしています。資格試験の勉強のような未知領域への挑戦や、自分の蔵書や写真などの過去の情報資産からのクリエイティブな刺激の獲得など、すでに日常の様々な場面で活躍しているのでドッグフーディングを続けていきます。

『Computer Lib, Dream Machines』（Ted Nelson 著）の読書体験での出題例

筆者の写真アルバムからの出題例。NLP2023でのパネルセッションでの写真記録を論拠とした問題。

筆者のCosenseを収録したPhonnoデモでも実際にクイズを遊ぶことができます🤗 https://phonno.org/_d7ad2f536ace4d21ae9f8fb833194482（クイズセクションはページの中盤）