DatabricksによるRAGアーキテクチャー

DatabricksによるRAGアーキテクチャーについて説明します。

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1. Mosaic AIのデータ中心アプローチ 事前学習モデルの 活用、カスタム モデルの構築 リアルタイムアプリに モデルを提供して監 視 ネイティブツールによ るデータと特徴量の 準備 データプラットフォーム — Delta Lake ガバナンス — Unity Catalog データセット モデル アプリ
2. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 2 RAGはMosaic AIの一部です Mosaic AIはすべてのタイプのAIで動作します - 古典的なML、ディープラーニング、RAGを含む生成AI MLOps + LLMOps データとベクトルの準備 ネイティブツールでデータと特徴量を準備 アプリケーションの提供 リアルタイムアプリにモデルを提供して監視 モデルの構築と評価 カスタムモデルのトレーニング、ファインチューニング、事前学習 モデルに対するプロンプトエンジニアリング 構造化データとベクトルデータベースのサービング リアルタイムAPIとしてデータを提供 データとAIのガバナンス – Unity Catalog データプラットフォーム – Delta Lake
3. ©2023 Databricks Inc. — All rights reserved 3 Fine Tuning Model Serving Pre-training Model Serving Vector Search Model Serving MLflow AI Gateway MLflow Evaluation MLflow Prompt Engg 生成AIアプリケーションにリアルタイムデータを接 続するためにRAGが必要です プロンプト エンジニアリング Retrieval Augmented Generation (RAG) ファイン チューニング 事前トレーニング LLMの挙動をガイドする ための特殊なプロンプトを作 成 LLMと企業データを結合 事前学習LLMを特定の データセット、ドメイン に適合 最初からLLMを トレーニング
4. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 4 RAGはMosaic AIの一部です Mosaic AIの機能 (AI) レイクハウスの機能 (Data + AI) Mosaic AIはすべてのタイプのAIで動作します - 古典的なML、ディープラーニング、RAGを含む生成AI MLOps + LLMOps MLflow アセットバンドル (DAB) CI/CDサポート データとベクトルの準備 ネイティブツールでデータと特徴量を準備 SQL ワークフロー Delta Live Tables ノートブック アプリケーションの提供 リアルタイムアプリにモデルを提供して監視 モデル サービング AI Functions SQLからモデル呼出 Lakehouse Apps レイクハウス モニタリング モデルの構築と評価 カスタムモデルのトレーニング、ファインチューニング 事前学習モデルのプロンプトエンジニアリング MLランタイムと ノートブック AutoML Fine Tuning マーケット プレースのモデル MPT LLaMA2 AI Playground MLflow Track & Evaluate データとベクトルの提供 Feature Serving Vector Search Function Serving ガバナンス モデルレジストリ in Unity Catalog Unity Catalog Feature Store in Unity Catalog データプラットフォーム Deltaテーブル 構造化データ ファイル (ボリューム) 非構造化データ
5. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved RAGアプリケーションはリアルタイム、バッチ、 ストリーミングです リアルタイム 例: ポリシーに関する質問に回答する チャットbot バッチ / ストリーミング 例: リスクに関するアンケートが新たに 1万件アップロードされた際に処理 保存データ パイプ ライン Webアプリ Slack / Teams SaaSアプリ SMS RAG アプリ
6. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 記録 REST API Databricks内あるいはREST APIによる セキュアな接続 自動 同期 構造化 & 非構造化データ チャットアプリケーション UI/UX、ユーザー認証、セッション管理など モニタリング Databricks によるRAGの デプロイ レイクハウス: ストレージ & ガバナンス モデル データ & ベクトルサービング データ & ベクトル 準備パイプライン RAGチェーン アプリからの質問に反応するために、認証情報の管理、ガバナンス、ロギングを 含むモデルとデータのオーケストレーション
7. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 記録 REST API Databricks内あるいはREST APIによる セキュアな接続 自動で 同期 Databricks によるRAGの デプロイ チャットアプリケーション UI/UX、ユーザー認証、セッション管理など 既存アプリ Salesforce、Webポータルなど Lakehouse Apps Databricksがホスト モニタリング レイクハウスモ ニタリング レイクハウス: ストレージ & ガバナンス モデル GenAI Model serving データ & ベクトルサービング Feature Serving Vector Search データ&ベクトルの準備 ワーク フロー Delta Live Tables ワークフロー バッチ/ストリームパイプライン RAGチェーン アプリからの質問に反応するために、認証情報の管理、ガバナンス、ロギングを 含むモデルとデータのオーケストレーション モデルサービング LangChain, Python, … Unity Catalog Deltaテーブル ボリューム Mosaic AIの機能 (AI) Lakehouseの機能 (Data + AI)
8. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved データの準備
9. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 9 非構造化データの準備 Databricks管理のエンべディングとVector Search モデルサービング ベクトルDB Vector Search 格納 Delta テーブル 自動で同期 外部モデル カスタムモデル 基盤モデル チャンク & 特徴量 Databricksが エンべディング を計算 モデル 任意のオープン、プロプライエタリのモデル MPT LLaMA2 外部 ソース 取り込み テーブル ボリューム ファイル & メタデータ 文書の処理 1. 解析 2. クレンジング 3. チャンク作成 4. 特徴量生成 ワークフロー Delta Live Tables ノートブック
10. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 10 非構造化データの準備 顧客管理のエンべディングとVector Search モデルサービング 外部モデル カスタムモデル 基盤モデル 外部 ソース 取り込み Tables Volumes ファイル & メタデータ 文書の処理 1. 解析 2. クレンジング 3. チャンク作成 4. 特徴量生成 チャンク & 特徴量 ワークフロー Delta Live Tables ノートブック モデル 任意のオープン、プロプライエタリのモデル MPT LLaMA2 ベクトルDB Vector Search 格納 Delta テーブル 自動 同期 エンべ ディング ご自身で エンべディング を計算して格納 ワークフロー Delta Live Tables ノートブック チャンク ベクトル 特徴量
11. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 11 構造化データの準備 サービング Feature Serving 格納 外部 ソース 取り込み Deltaテーブル Deltaテーブル 自動同期 行 特徴量 エンジニア リング 特徴量 ワークフロー Delta Live Tables ノートブック オンライン テーブル Feature Servingとオンラインテーブル
12. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved チェーンの構築と提供
13. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 13 モデルサービング データサービング チェーンのロジック　　　　 RAGアーキテクチャ: チェーン モデルサービング 質問 クエリー 処理 クエリー 展開 リトリーバ プロンプト エンジニア リング 生成 応答 外部モデル カスタムモデル 基盤モデル Feature Serving Vector Search 後処理 Unity Catalog Deltaテーブル 記録 モニタリング レイクハウスモ ニタリング 🦜🔗
14. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved アプリケーション モニタリング Databricks によるRAGの デプロイ レイクハウス: ストレージ & ガバナンス モデル データ & ベクトル サービング データ&ベクトル 準備パイプライン RAGチェーン