【詳細解説】DatabricksとPineconeでRAGを構築しよう！

【詳細解説】DatabricksとPineconeでRAGを構築しよう！

目次：

1. イントロダクション
2. 概要 2.1 ベクトルデータベースとは？ 2.2 埋め込みとは？
3. データの前処理 3.1 データセットの収集と準備 3.2 データのクリーニングとHTMLタグの削除 3.3 データのチャンキングと埋め込みの作成
4. ベクトルデータベースの作成と操作 4.1 Pineconeの設定とインデックスの作成 4.2 データとメタデータのロード 4.3 ベクトルデータベースへのクエリ
5. RAGアプリケーションの作成 5.1 AI Gatewayの設定とモデルのルート作成 5.2 ラガロジックの統合とモデルのデプロイ 5.3 エンドポイントのテストとデプロイ

イントロダクション

こんにちは！本記事では、検索拡張生成（RAG）について紹介します。RAGは、ベクトルデータベースと連携して、文書や文章に関連する情報を自動生成する技術です。本記事では、RAGの概要から具体的な実装方法までを解説します。最後に、実際のデモを通じて、RAGアプリケーションを構築する手順を紹介します。さあ、始めましょう！

概要

2.1 ベクトルデータベースとは？

ベクトルデータベースは、ベクトルデータ（埋め込み）を効率的に管理するためのデータベースです。通常のデータベースとは異なり、ベクトルの類似度検索やメタデータの結合など、ベクトルデータに特化した操作が可能です。また、高速でスケーラブルな検索ができるため、大量の埋め込みデータを効率的に処理することができます。

2.2 埋め込みとは？

埋め込みは、離散的なオブジェクト（単語や文章など）の関係性を数値化したデータです。埋め込みモデルを用いることで、意味空間上での数学的な操作が可能となります。この特性を活用することで、セマンティック検索や類似性検索など、さまざまな応用が可能です。

データの前処理

3.1 データセットの収集と準備

まず、データセットを収集し、処理のために準備します。データセットは、Webページや文書などの形式で存在することがあります。Webスクレイピングやデータのクリーニングなどを行い、必要な情報を抽出します。

3.2 データのクリーニングとHTMLタグの削除

データのクリーニングでは、テキストデータから不要な情報を削除します。特に、HTMLタグや不要な文字列などを取り除くことが重要です。クリーンなデータを作成することで、後続の処理でのパフォーマンスを向上させることができます。

3.3 データのチャンキングと埋め込みの作成

データのチャンキングとは、長い文書を小さい単位に分割することです。これにより、個々の埋め込みの精度を向上させることができます。また、埋め込みモデルを使用して、各文書の埋め込みを生成します。埋め込み生成には、GPUを使用することが一般的です。

ベクトルデータベースの作成と操作

4.1 Pineconeの設定とインデックスの作成

Pineconeを使用して、ベクトルデータベースを作成します。まず、Pineconeのアカウントを作成し、インデックスを作成します。インデックスは、ベクトルデータの格納先であり、検索時に使用される重要な構成要素です。

4.2 データとメタデータのロード

作成した埋め込みデータとそれに関連するメタデータを、Pineconeのインデックスにロードします。メタデータには、文書の情報や特徴量などが含まれます。メタデータを利用することで、より効率的な検索やフィルタリングが可能となります。

4.3 ベクトルデータベースへのクエリ

Pineconeにクエリを発行して、埋め込みデータに基づいて検索を行います。類似性検索やセマンティック検索など、さまざまなクエリを試してみましょう。クエリ結果から、関連するドキュメントや情報を取得することができます。

RAGアプリケーションの作成

5.1 AI Gatewayの設定とモデルのルート作成

RAGアプリケーションを作成するために、AI Gatewayを使用します。AI Gatewayを使用することで、モデルのエンドポイントやルーティングを簡単に設定することができます。また、自社のSASプラットフォームとの連携も容易に行うことができます。

5.2 ラガロジックの統合とモデルのデプロイ

RAGのロジックを統合し、モデルをデプロイします。ユーザーからの質問に対し、関連する情報と回答を生成するためのラガロジックを実装します。このモデルをエンドポイントとして公開することで、外部からのリクエストを受け付けることができます。

5.3 エンドポイントのテストとデプロイ

作成したモデルエンドポイントをテストし、必要に応じてデバッグや修正を行います。エンドポイントが正常に機能し、正しいレスポンスが返されることを確認した後、モデルを本番環境にデプロイします。

この記事では、RAGアプリケーションの構築手順を詳しく解説しました。初めての方でもわかりやすく説明しているので、ぜひ参考にしてください。さらに詳細な情報や実装例は、公式ドキュメントやデモの資料を参照してください。