Execution Context
Compute領域におけるRAGインフラストラクチャは、検索拡張生成を可能にする重要なバックエンドシステムを構築します。このアーキテクチャは、ベクトルデータベース、埋め込みモデル推論サービス、およびモデル生成前に関連するコンテキストを取得するためのオーケストレーションパイプラインを管理します。これにより、非構造化データへの低遅延アクセスを確保しつつ、クエリの精度とシステムのスケーラビリティを維持し、エンタープライズレベルのAI展開をサポートします。
インフラストラクチャ層は、高次元埋め込みデータの検索に最適化されたベクトルストレージクラスタを初期化します。
オーケストレーションサービスは、新規ドキュメントをリアルタイムで検索パイプラインにインデックス化する機能を連携させます。
推論エンジンは、キーワードマッチングと意味的マッチングの戦略を組み合わせたハイブリッド検索クエリを実行します。
Operating Checklist
適切なシャーディング構成で、ベクトルデータベースクラスタをデプロイする。
バッチ処理およびストリーミング推論のための、埋め込みモデルサービスを設定します。
ドキュメントの取り込みパイプラインを実装し、自動チャンク分割機能を組み込みます。
データ取得の遅延時間とヒット率に関する監視ダッシュボードを構築する。
Integration Surfaces
ベクトルデータベースの選定.
エンジニアは、MilvusやPineconeといった分散ストレージシステムを、埋め込みデータの格納能力の観点から評価します。
埋め込みパイプラインの設定.
ドキュメントのチャンキングとベクトル化のための、前処理スクリプトの設定とモデル選択。
クエリ遅延の最適化
検索時に応答時間を最小限に抑えるために、インデックスのパラメータを調整します。
