要約:
- 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よく使用される。
- 適切なLLMを選択することが重要であり、オープンソースのLLMをクラウド上に展開することが推奨される。
- LangChainのWikipediaLoaderモジュールを使用してWikipediaからデータを取得し、LLMを構築する。
- BentoMLを使用してモデルをデプロイし、RAGアプリケーションでそれらを使用する。
- MyScaleDBを使用してベクトルデータベースにデータを保存し、RAGタスクに効率的な類似検索を実行する。
感想:
このプロジェクトは、RAGに焦点を当てたAIアプリケーションの開発について非常に興味深いものです。特にオープンソースのLLMをクラウド上に展開するアプローチは、コストと複雑さを最小限に抑えながら効果的な結果を提供すると考えられます。BentoMLとMyScaleDBの組み合わせは、迅速な展開と高いスケーラビリティを提供し、開発者がイノベーションに集中しやすくする点で優れていると感じます。
元記事: https://thenewstack.io/develop-a-cloud-hosted-rag-app-with-an-open-source-llm/