Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
生成AIアプリケーションにおけるRAGとデータベースの役割
Search
Shu Kobuchi
March 29, 2024
Technology
0
1.4k
生成AIアプリケーションにおけるRAGとデータベースの役割
https://3-shake.connpass.com/event/311868/
3-SHAKE SRETTにて、生成AIのデータベースやストレージに関連した部分を発表。
Shu Kobuchi
March 29, 2024
Tweet
Share
More Decks by Shu Kobuchi
See All by Shu Kobuchi
GoogleのAI Agent
shukob
0
200
React Tokyo LT大会「ストリームの実装」
shukob
0
32
Google CloudのAI Agent関連のサービス紹介
shukob
0
360
論文紹介 ”A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents”
shukob
0
140
AIエージェント元年@日本生成AIユーザ会
shukob
1
440
AI時代におけるMLOpsのTips
shukob
2
130
AIエージェント元年
shukob
0
350
論文紹介 ”Long-Context LLMs Meet RAG: Overcoming Challenges for Long Inputs in RAG” @GDG Tokyo
shukob
2
720
論文紹介 ”Long-Context LLMs Meet RAG: Overcoming Challenges for Long Inputs in RAG”
shukob
0
150
Other Decks in Technology
See All in Technology
Vibe Codingの裏で、 考える力をどう取り戻すか
csekine
0
340
AIコーディング新時代を生き残るための試行錯誤 / AI Coding Survival Guide
tomohisa
7
6.4k
AIエージェントのフレームワークを見るときの個人的注目ポイント
os1ma
1
240
dbt Cloudの新機能を紹介!データエンジニアリングの民主化:GUIで操作、SQLで管理する新時代のdbt Cloud
sagara
0
110
おれのAI活用の現状とこれから
tsukasagr
0
120
Generational ZGCのメモリ運用改善 - その物理メモリ使用量、本当に正しい?
tabatad
0
280
Digitization部 紹介資料
sansan33
PRO
1
4k
Roo CodeとClaude Code比較してみた
pharma_x_tech
1
130
Grafana MCP serverでなんかし隊 / Try Grafana MCP server
kohbis
0
170
Two-Tower モデルで実現する 検索リランキング / Shibuya_AI_2
visional_engineering_and_design
2
120
Drawing with LLMs
rist
0
210
Amazon DevOps Guru のベースラインを整備して1ヶ月ほど運用してみた #jawsug_asa / Amazon DevOps Guru trial
masahirokawahara
3
210
Featured
See All Featured
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.1k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
30
2.4k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
430
65k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
55
5.6k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.5k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
10
860
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
42
2.4k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
68
11k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.7k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
276
23k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.8k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
159
23k
Transcript
生成 AI アプリケーションにおける RAG とデータベースの役割 2024/03/29 3-SHAKE SRETT#9 LT 株式会社スリーシェイク
Sreake事業部 小渕 周
© 2024 3-shake Inc. 2 自己紹介 - 2023年12月スリーシェイク入社 - Sreake
事業部 - アプリケーション開発支援チーム - 生成 AI アプリケーション開発等 - 日本生成 AI ユーザ会 - 4月5日(金)20:00〜 ハンズオン勉強会(オンライン) - https://genai-users.connpass.com/event/312195/ 小渕 周, Shu Kobuchi, こぶシュー (@shu_kob)
© 2024 3-shake Inc. 3 プログラミングを切り口とした生成 AI コンピュータに自然言語で命令ができるように! 第1世代 機械語 第2世代 アセンブラ
第3世代 高級言語(COBOL, Cなど) 第4世代 オブジェクト指向など 第5世代? 自然言語? コンピュータ プログラマ ソフトウェア エンジニア 非エンジニア 含む人間全般 Google Cloud Generative AI Summit Tokyo ‘24 デロイト トーマツ コンサルティング合同会社 吉沢 雄介 氏「業界課題 の解決に踏み込んだ生成 AI 活用事例:物流業界のコグニティブアシス タント」 P4. 図を参考に編集 https://cloudonair.withgoogle.com/events/generative-ai-summit-2 4q1/watch?talk=24-t3-session4 API エコノミー 新たなパラダイム 抽 象 度
© 2024 3-shake Inc. 4 RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM
(Large Language Model:大規模言語モデル )が知らない情報を 外部から与えてあげて拡張する手法 - 質問に関連する情報を context に含める - 情報をベクトル化して蓄えておく ※ 以降、例としてGoogle Cloudでお話ししますが、他のパブリッククラウドでも同様です 質問 LLM Vertex AI Search (検索と会話) Cloud Storage GCPなら Gemini など Vertex AI
© 2024 3-shake Inc. 5 RAG のデータ設定方法 データストレージやデータベースから RAGにデータをインポート Cloud
Storage Vertex AI Search (検索と会話) BigQuery Cloud Storageで サポートしている データ形式 Preview機能 Google Drive Jiraなど 接続
© 2024 3-shake Inc. 6 会話履歴 会話の流れに沿った回答ができるようになったのが以前のチャットボットとの違い Firestore - JSON
で会話履歴を保持し、チャットで活用 - NoSQLのデータベースを使用 会話履歴 人 AI 人 AI ◯◯◯◯◯◯ △△△△△△ □□□□□□□□□□□ ▼▼▼▼▼▼ 質問 LLM
© 2024 3-shake Inc. 7 RAG アプリの構成図 パブリッククラウドのマネージドサービスを活用して、 RAG アプリ開発の工数は少なく!
RAG アプリは生成 AI PoC の第一歩 Cloud Run (Web App) Firestore Cloud Storage Vertex AI Vertex AI Search 会話履歴を取得 会話履歴を格納 ドキュメントを格納 Embedding で ベクトル化 context を取得
© 2024 3-shake Inc. 8 参考文献 - 田村悠 著『LangChain完全入門』インプレス -
吉田真吾, 大嶋勇樹 著『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築[実践]入門』技術評論社 - 永田祥平, 伊藤駿汰, 宮田大士, 立脇裕太, 花ヶ﨑伸祐, 蒲生弘郷, 吉田真吾 著『Azure OpenAI Serviceではじめる ChatGPT/LLMシステム構築入門』技術評論社 - 小林雅一 著『生成AI「ChatGPT」を支える技術はどのようにビジネスをかえ、人間の創造性を揺るがすのか?』ダイヤモン ド社 - 今井翔太 著『生成AIで世界はこう変わる』SB新書 - 小澤健祐 著『生成AI導入の教科書』ONE PUBLISHING
© 2024 3-shake Inc. 9 ご清聴ありがとうございました 日本生成 AI ユーザ会にもぜひご参加ください! ・4月5日(金)
20:00〜 ハンズオン勉強会(オンライン) https://genai-users.connpass.com/event/312195/