LLMによる要約・分類・タグ付け

LLMフレームワーク LlamaIndex における「LLMによる要約・分類・タグ付け」は、LLM（大規模言語モデル）の自然言語処理能力を活用して、文書の内容を自動的に整理・構造化するタスク群を指します。この実践プロジェクトは、企業内文書管理、カスタマーサポート、ナレッジベース強化などに非常に有効です。以下に各処理の概要とLlamaIndexを用いた実装戦略を詳しく説明します。

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1. 要約（Summarization）

概要

長文の文書や複数のノードに分割されたドキュメントから、要点を抽出し、短く要約します。LLMの文脈理解能力を活かして、単純な抜粋ではなく抽象的要約も可能です。

LlamaIndexによる実装手法

• Nodeレベル要約：TextSplitterで分割したノードごとに要約を生成。

• ドキュメント全体の要約：各ノード要約を統合し、最終要約をLLMで生成。

• SummaryRetrieverの活用：検索時に関連ノードの要約を提示することで、情報把握の高速化を実現。

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2. 分類（Classification）

概要

各ドキュメントやノードに対し、あらかじめ定義したカテゴリ（例：製品レビュー、社内報告書、技術仕様など）に自動で分類を行います。

LlamaIndexによる実装手法

• LLM Predictive Query：各ノードに対して「この文書はどのカテゴリに属するか？」とプロンプトを与えて分類。

• MetadataExtractorとの併用：カテゴリ情報をメタデータとしてノードに埋め込む。

• 分類結果に基づくインデックス分割：分類ラベルごとに別のIndexやRetrieverを作成可能。

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3. タグ付け（Tagging）

概要

文書中に含まれるキーワード、エンティティ（人物名、地名、技術用語など）、話題などを抽出し、検索性や絞り込み性を高めるためにタグとして付与します。

LlamaIndexによる実装手法

• LLMPredictorでタグ抽出：プロンプト例「この文書の関連タグを5つ挙げてください」など。

• 抽出タグをメタデータ化：抽出したタグは、各ノードのmetadataに格納し、検索時のフィルタリングに活用。

• タグに基づくQueryEngineのフィルタ設定：metadata_filtersを使って、特定タグを含むノードのみを対象にクエリ実行可能。

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実装例（擬似コード）

python
from llama_index import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex
from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser
from llama_index.prompts import PromptTemplate
from llama_index.llms import OpenAI

# 文書読み込み
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
nodes = SimpleNodeParser().get_nodes_from_documents(documents)

# タグ付けプロンプト
tag_prompt = PromptTemplate("次の文書からタグを5つ抽出してください：\n\n{context_str}")
llm = OpenAI()
for node in nodes:
    tags = llm.predict(tag_prompt.format(context_str=node.text))
    node.metadata['tags'] = tags

# インデックス化
index = VectorStoreIndex(nodes)

# タグ付き検索の例
query_engine = index.as_query_engine(filters={"tags": ["AI", "要約"]})
response = query_engine.query("最新のAI技術に関する情報は？")
print(response)

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活用シーン

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まとめ

LlamaIndexは、LLMの自然言語処理能力とインデックス構造を組み合わせることで、以下の3つの自動処理を高精度に実現可能です。

• 要約：文書の核心を短く伝達

• 分類：カテゴリ情報に基づく整理

• タグ付け：検索性・フィルタリング性の向上

これらの処理は、ユーザーの情報取得体験を大幅に向上させるため、実運用において非常に重要なプロジェクト応用の1つです。さらに、分類・タグはメタデータとして構造化され、LlamaIndexのクエリ処理に柔軟に統合できます。