近年、生成AIや自然言語処理（NLP）の応用がますます広がる中、高性能かつ効率的なモデルの実行手段が求められています。その中心には、膨大なテキスト・データを処理して正確な意味や文脈を把握する「エンベディング（埋め込み）」技術が欠かせません。とりわけ、検索や質問応答（Question Answering）といったタスクでは、ユーザーのクエリと関連ドキュメントを高精度でマッチングさせるため、高品質なエンベディングが土台となります。
しかし、その一方で、大規模な深層学習モデルは高いコンピューティングリソースを必要とし、特にGPUがなくCPUベースの環境では、推論速度やコストパフォーマンスに課題を抱えがちです。
そのような背景の中、Hugging FaceとIntelが提供するオープンソースの最適化フレームワーク「Optimum Intel」と、効率的なRetrieval-Augmented Generation（RAG）ソリューションである「fastRAG」を組み合わせることで、CPU環境下でも高速かつ安定したエンベディング生成が実現できるようになりました。
本記事では、「CPU Optimized Embeddings with 🤗 Optimum Intel and fastRAG」と題されたHugging Face公式ブログの内容を元に、この革新的な取り組みについて詳しく紹介します。
Optimum Intelとは？
Optimum Intelは、Hugging FaceとIntelとの連携によって開発された、PyTorchベースのモデルをIntelのハードウェア向けに最適化するオープンソースライブラリです。このライブラリは、Intelのディープラーニングアクセラレータ「XPU（Accelerated Processing Unit）」だけでなく、一般的なCPUでも高速な推論を実現可能にする柔軟性を持っています。
具体的には、OpenVINO（Intelが提供するオープンソースの推論エンジン）を活用し、モデルの量子化（整数に変換して演算の軽量化）やレイテンシ最適化など多彩な手法で、ハードウェアに最も適したモデル変換を行います。その結果、従来のPyTorchまたはTransformersライブラリでの実行に比べ、最大で数倍のスピードアップが可能になります。
fastRAGとは？
fastRAGは、Hugging Faceが開発したクエリと関連ドキュメントの検索から生成までを効率的に一貫処理するためのRAGパイプラインです。通常、RAGには高性能な検索エンジン（例：FAISSやElasticsearch）と大規模言語モデル（例：BERTやT5）を連携させる必要がありますが、fastRAGでは、検索・埋め込み・質問応答の全工程を簡潔に統合し、かつ高速に処理できるように設計されています。
このfastRAGとOptimum Intelを組み合わせることで、GPUを必要とせずとも高精度なRAGシステムを実現できるのです。
具体的なベンチマークとパフォーマンス
Hugging Faceのブログ記事では、Intelの開発チームと共同で実施したベンチマークが紹介されています。ここでは、いくつかの人気のあるエンベディングモデル（例えば、all-MiniLM-L6-v2モデル）が、CPUのみの環境下でどの程度の性能を発揮できるかを測定しています。
その結果、OpenVINOを用いたOptimum Intel経由のモデル推論により、エンベディング生成速度は最大で45%向上し、平均レイテンシも大幅に低下したと報告されています。さらに、CPU使用量も削減され、省エネと低コストの両立が可能であることが示されました。
fastRAGと組み合わせた事例では、500件の質問応答を含むシミュレーションにおいて、GPUを用いた環境と比較して約92%の精度を維持しつつ、実行コストが著しく低減されたとのことです。
ユースケースと実用性
このソリューションは、スタートアップや中小企業、またはクラウドコストを抑えたい教育・研究機関にとって特に魅力的です。GPUを持たないエッジ環境でも高精度なエンベディング生成と情報検索が可能になり、自社のドキュメントやFAQデータベースを活用したQAチャットボットやナレッジ検索システムの構築が容易になります。
実際に、このアプローチを使って500件以上のドキュメントを対象にQAシステムを実装した企業の事例では、「従来のGPUベースの推論とほぼ同等の品質を、1/5のコストで実現できた」としています。
今すぐ試せるチュートリアルとコード
記事では、Hugging Face Hubから直接使用できる「fastRAG demo」や、Optimum Intelによるモデル最適化の手順も紹介されています。
おおまかな流れは以下の通りです：
1. HuggingFaceのTransformerモデルを選択（例：all-MiniLM-L6-v2）
2. Optimum Intelを用いてモデルをOpenVINO形式に最適化
3. fastRAGパイプラインを利用し、エンベディングと検索処理を実行
4. Streamlitなどのインターフェースを通じてQAデモを表示
この一連の流れは全てHugging FaceのGitHubページおよび記事内でコードとして共有されており、誰でも自分のPCやクラウド環境で実行可能です。
コミュニティと今後の展望
このプロジェクトの大きな特徴は、オープンソースかつコミュニティ主導である点です。Hugging FaceとIntelは、今後も互換性のある新しいモデルや最適化手法の拡充を予定しており、ユーザーからのフィードバックも歓迎しているとのことです。
実際、OpenVINOに対応したTransformerモデルの数は日々増え続けており、今後はさらに多様なタスク（感情分析、テーマ分類、翻訳など）への応用も見込まれます。
まとめ
本記事で紹介した内容をまとめると、以下の通りです：
– Optimum IntelとfastRAGを組み合わせることで、CPU環境下でも高速・高精度なRAGシステムが構築可能。
– オープンソースかつ汎用CPUベースでも動作するため、コストとパフォーマンスのバランスに優れる。
– 実運用可能な速度と品質を備えており、企業や教育現場におけるドキュメントQAへも応用できる。
– 豊富なサンプルコードとドキュメントが用意されており、誰でも気軽に試せる。
生成AIや大規模言語モデルの実用化において、課題となる「コスト」「スピード」「精度」の三角形。これらを同時に解決する可能性を持つこのソリューションは、今後の標準的なアプローチとして一層注目されることでしょう。既に自社のデータを活用したチャットボットや検索システムの導入を検討している方は、是非このCPU最適化エンベディングの活用を視野に入れてみてはいかがでしょうか。
