Step 6: Deploy & monitor — Databricks Generative AI Cookbook [2024/6/26時点]の翻訳です。
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Databricks生成AIクックブックのコンテンツです。
ステップ6: デプロイと監視
これで、あなたのRAG POCを構築、評価し、その品質を改善したので、RAGアプリケーションをプロダクション環境にデプロイすることができます。これは、あなたがパフォーマンスの監視とフィードバックの収集を完了したことを意味しないことに注意することが重要です！デプロイした後でも、データや利用パターンは時間と共に変化するので、品質の継続改善は非常に重要です。
Databricksでは、Mosaic AI Agent Servingを用いることで、そのままの状態であなたのチェーンをデプロイすることができます。手順については、エージェントサービングのドキュメントをご覧ください。
デプロイメント
あなたのRAGアプリケーションのスムーズなオペレーションと成功を確実にするためには、適切なデプロイメンテが重要となります。以下に、RAGアプリケーションをデプロイする際に注意すべき重要な検討事項を示します:
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キーとなるインテグレーションポイントとの特定:
- あなたのRAGソリューションをどことどのように連携すべきかを特定するために、既存システムやワークフローを分析します。
- 特定のインテグレーションがより重要で、他よりも複雑かどうかを評価し、それに合わせて優先度付けを行います。
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実装のバージョン管理とスケーラビリティ:
- トラッキングとロールバックを容易にするために、あなたのモデルに対するバージョン管理システムをセットアップします。
- Databricksモデルサービングのようなツールを活用することで、増加するロードに対応し、効率的にスケールするあなたのデプロイメントアーキテクチャを設計します。
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セキュリティとアクセス制御を確実に:
- エンドポイントの保護や機微データの防御のように、RAGアプリケーションをデプロイする際にセキュリティのベストプラクティスに従います。
- 許可されたユーザーのみがあなたのRAGアプリケーションを操作できるようにするために、適切なアクセス制御機構を実装します。
モニタリング
あなたの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重要です。現実世界での利用では、事前のテストや評価では明らかにならなかった問題が表出することがあります。さらに、データと要件の変更は、時間と共にアプリケーションのパフォーマンスにインパクトを与えます。以下に、従うべき需要なモニタリングのプラクティスを示します:
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メトリクスの監視とロギングの確立:
- 精度、レスポンス時間、リソースの使用率のような、あなたのRAGアプリケーションの健康状態と効果を監視するためのキーとなるパフォーマンスメトリクスを定義します。
- デバッグと改善目的のために、重要なイベント、エラー、ユーザーとのインタラクションを捕捉する包括的なロギングを実装します。
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アラートとフィードバックチャネルのセットアップ:
- プロアクティブな問題解決を可能にするために、異常や重要な問題を通知するアラートを設定します。
- RAGソリューションに対するユーザーフィードバックを受け付けるチャネルを提供し、定期的にレビューし、このフィードバックに対応します。
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継続的な監視と改善:
- 確立されたモニタリングメトリクスを用いて、あなたの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。
- あなたのRAGソリューションに対する繰り返しの改善と最適化を推進するために、モニタリングから得られる洞察を活用します。
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定期的なヘルスチェックの実施:
- ユーザーにインパクトが出る前に、潜在的な問題をプロアクティブに特定、対応するための定期的なヘルスチェックをスケジュールします。
- 特定のコンポーネントやインテグレーションが問題に対して脆弱で詳細なモニタリングを必要とするのかどうかを評価します。
- 目次
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