Google Cloud上でのRAG対応生成AIアプリケーションの設計
詳細な議論
技術的
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この文書は、Google Cloud上でリトリーバル拡張生成（RAG）を使用して生成AIアプリケーションを実行するためのインフラストラクチャ設計のリファレンスアーキテクチャを概説しています。データ取り込み、サービング、品質評価サブシステムを含むコンポーネントを詳細に説明し、Vertex AI、Cloud Run、BigQueryなどのさまざまなGoogle Cloud製品の使用を強調しています。この文書は、AIと機械学習の基礎的な理解を持つ開発者やクラウドアーキテクトを対象としています。
- 主要ポイント
- ユニークな洞察
- 実用的な応用
- 主要トピック
- 重要な洞察
- 学習成果
• 主要ポイント
- 1RAGアーキテクチャコンポーネントの包括的な内訳
- 2システムインタラクションを示す明確な図
- 3実世界のアプリケーションを示す実用的なユースケース
• ユニークな洞察
- 1最適化されたパフォーマンスのためのさまざまなGoogle Cloud製品の統合
- 2データ取り込みと処理ワークフローの詳細なステップ
• 実用的な応用
- この記事は、開発者がRAG対応生成AIアプリケーションを実装するための実用的なフレームワークを提供し、クラウドアーキテクチャとAI統合の理解を深めることを助けます。
• 主要トピック
- 1RAGアーキテクチャコンポーネント
- 2Google Cloud製品の統合
- 3AIアプリケーションにおける品質評価
• 重要な洞察
- 1RAG機能の詳細な探求
- 2概念を説明するための実世界の例の使用
- 3クラウドアーキテクチャにおけるセキュリティ、信頼性、コスト最適化に焦点を当てる
• 学習成果
- 1RAG対応生成AIアプリケーションのコンポーネントを理解する
- 2AIアプリケーションのためにさまざまなGoogle Cloud製品を統合する方法を学ぶ
- 3RAGの実世界のアプリケーションとユースケースについての洞察を得る
| 例 | チュートリアル | コードサンプル | ビジュアル |
| 基礎 | 高度なコンテンツ | 実践的なヒント | ベストプラクティス |
目次
“ RAG対応生成AIの紹介
リトリーバル拡張生成（RAG）は、外部データを応答生成プロセスに統合することで生成AIアプリケーションの能力を向上させます。この文書は、開発者やクラウドアーキテクトがGoogle Cloudを使用してRAG対応アプリケーションを設計するためのガイドです。
“ アーキテクチャの概要
Google Cloud上のRAG対応生成AIアプリケーションのアーキテクチャは、データの取り込み、処理、応答生成を促進する相互接続されたコンポーネントで構成されています。主要なコンポーネントには、データ取り込みサブシステム、サービングサブシステム、品質評価サブシステムが含まれます。
“ データ取り込みサブシステム
データ取り込みサブシステムは、RAG機能を有効にするために外部データを準備し、処理する役割を担っています。ファイルやデータベースなど、さまざまなソースからデータを取り込み、Document AIやVertex AIなどのツールを使用してさらなる処理のために準備します。
“ サービングサブシステム
サービングサブシステムは、ユーザーと生成AIアプリケーションとのインタラクションを管理します。ユーザーのリクエストを埋め込みに変換し、セマンティック検索を実行し、LLM推論スタックのための文脈化されたプロンプトを生成し、関連する応答を保証します。
“ 品質評価サブシステム
このサブシステムは、サービングサブシステムによって生成された応答の品質を評価します。事前に定義されたメトリクスに基づいて応答を評価するためにCloud Runジョブを使用し、評価結果を将来の分析のために保存します。
“ 使用されるGoogle Cloud製品
このアーキテクチャは、モデルのトレーニングとデプロイメントのためのVertex AI、サーバーレスコンピューティングのためのCloud Run、データ分析のためのBigQuery、データ管理のためのPostgreSQL用AlloyDBなど、いくつかのGoogle Cloud製品を活用しています。
“ RAGアプリケーションのユースケース
RAG対応生成AIアプリケーションは、パーソナライズされた製品推奨、医療のための臨床支援システム、効率的な法的研究など、さまざまな分野で利用でき、生成された出力の関連性と正確性を向上させます。
“ 設計上の考慮事項
RAG対応アーキテクチャを開発する際には、特定のアプリケーション要件を満たすために、セキュリティ、コンプライアンス、信頼性、パフォーマンスなどの要素を考慮してください。
“ セキュリティとコンプライアンス
Google Cloud製品全体でセキュリティ対策を実施し、データ保護と規制遵守を確保します。これには、暗号化、アクセス制御、監査ログの使用が含まれます。
“ コスト最適化戦略
コストを効果的に管理するために、Cloud Runジョブのリソース割り当てを最小限に始め、パフォーマンス要件に基づいて最適化します。使用状況を監視し、必要に応じてリソースを調整します。
元のリンク: https://cloud.google.com/architecture/rag-capable-gen-ai-app-using-vertex-ai
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