- Retrieval-augmented generation (RAG)は、カスタマイズされたAIアプリケーションを開発するために使用され、ベクトルデータベースと大規模言語モデル（LLM）の強みを活用して高品質な結果を提供する。
- RAGモデルに適切なLLMを選択することが重要であり、コストやプライバシーの懸念、スケーラビリティなどの要因を考慮する必要がある。
- オープンソースのLLMを選択し、クラウド上に展開することで、高コストや複雑さを避けつつ、必要な計算能力とスケーラビリティを提供できる。
- RAGベースのAIアプリケーションを開発するには、WikipediaLoaderモジュールを使用してWikipediaからデータを抽出し、LLMを構築する。
- データを取得したら、BentoML、MyScaleDB、LangChainを使用して環境を設定し、RAGアプリケーションを開発する。
このプロジェクトは、RAGを用いたAIアプリケーションの開発において、オープンソースのLLMとクラウドホスティングを組み合わせることで、コスト効率やスケーラビリティに優れたソリューションを提供しています。また、BentoMLやMyScaleDBなどのツールを活用することで、効率的にモデルを展開し、高品質な結果を得ることが可能です。
元記事: https://thenewstack.io/develop-a-cloud-hosted-rag-app-with-an-open-source-llm/