手順 7. デプロイと監視
この記事では、概念実証 RAG アプリケーションをデプロイして監視する方法のガイダンスの概要を説明します。
RAG POC を構築し、評価し、品質を向上させたので、次は、RAG アプリケーションを運用環境にデプロイします。 気を付けなければならないのは、これでパフォーマンスの監視とフィードバックの収集は完了、というわけにはいかないことです。 データも使用パターンも時間が経てば変わるものです。このため、デプロイ後も、繰り返し品質を向上させていくことが非常に重要です。
Databricks を使用すると、Mosaic AI エージェント サービスを使用して、ご自身のチェーンをそのままデプロイできます。 「生成 AI アプリケーション用のエージェントをデプロイする」を参照してください。
展開
RAG ソリューションの円滑な運用と成功には、適切にデプロイすることが非常に重要です。 RAG アプリケーションをデプロイするときに注意すべき重要な考慮事項を次に示します。
- 重要な統合ポイントを特定する
- 既存のシステムとワークフローを分析して、RAG ソリューションを統合する場所と方法を決定します。
- ある統合が他の統合より重要または複雑ではないかどうかを評価し、それに応じて優先順位を付けます。
- バージョン管理とスケーラビリティを実装する
- モデルのバージョン管理システムを設定して、追跡とロールバックを簡単に行えるようにします。
- Databricks Model Serving などのツールを利用し、増大する負荷を処理し効率的にスケーリングできるようデプロイ アーキテクチャを設計します。
- セキュリティとアクセス制御を確保する
- エンドポイントのセキュリティ保護や機密データの保護など、RAG ソリューションをデプロイするときのセキュリティのベスト プラクティスに従います。
- 適切なアクセス制御メカニズムを実装し、承認されたユーザーのみが RAG ソリューションを操作できるようにします。
監視
RAG アプリケーションをデプロイしたら、そのパフォーマンスを監視することが非常に重要です。 実際に使用することで、以前実施したテストや評価では見えなかった問題が見えてくる場合があります。 また、データや要件に対する変更が、時間経過に伴って、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与えるようになることもあります。 従うべき重要な監視プラクティスを次に示します。
- 監視メトリックとログを確立する
- 正確性、応答時間、リソースの使用率など、RAG ソリューションの正常性と有効性を監視するための主要なパフォーマンス メトリックを定義します。
- デバッグと改善の目的で、重要なイベント、エラー、ユーザー操作をキャプチャするための包括的なログを実装します。
- アラートとフィードバック チャネルを設定する
- 異常や重大な問題を通知するようにアラートを構成し、プロアクティブな問題解決を可能にします。
- RAG ソリューションに関するフィードバックを行うためのチャネルをユーザーに提供し、そのフィードバックを定期的に確認して、対処します。
- 継続的に監視して改善する
- 確立された監視メトリックを使用して、RAG ソリューションのパフォーマンスを継続的に分析します。
- 監視から得られた分析情報を使用して、RAG ソリューションに対する反復的な改善と最適化を促進します。
- 正常性チェックを定期的に実施する
- 正常性チェックを定期的に実施するようにスケジュールして、潜在的な問題を特定し、ユーザーに影響を及ぼす前に対処します。
- 特定のコンポーネントまたは統合で問題が発生しやすくなっていないかどうか、また、詳細な監視が必要かどうかを評価します。