リアルワールド機械学習のための検索拡張生成（RAG）

RAGは2つの段階を組み合わせます。1つは知識源（通常はベクトルストア）から関連するコンテキストを取得し、もう1つはLLMを用いてそのコンテキストを用いて回答を生成することです。これらのベクトルは、ドキュメントとユーザーのクエリを埋め込みモデルに通すことで生成されます。埋め込みモデルはテキストを高密度の数値表現に変換し、意味的に類似した項目がベクトル空間内で互いに近くに位置するようにします。適切に実行すれば、モデルの固定された事前トレーニングに頼るのではなく、企業固有の最新の事実をプロンプトに注入することで、ハルシネーションを軽減し、忠実度を向上させることができます。 

RAGチュートリアル: 検索拡張生成の初心者向けガイド

概念の基礎を知りたい方は、こちらをお読みください。
このチュートリアルでは、RAGの目的（出力をグラウンディングすることでハルシネーションを軽減すること）を紹介し、文書を埋め込みデータに変換してベクトルデータベースに保存し、類似検索を用いて生成前にコンテキストを取得する方法を解説します。また、3つの段階（取得、拡張、生成）の役割を明確にし、脆弱なキーワードマッチングではなく、ベクトルストアがセマンティック検索に適したフォーマットである理由も説明します。参照：検索拡張生成の初心者向けガイド。

RAG コンポーネントがどのように組み合わされるか、最新のデータを LLM パイプラインに「注入する」ことの意味について明確なメンタル モデルを理解できるようになります。また、検索品質 (チャンク化、埋め込みの選択、クエリ戦略) が回答の品質を大きく左右するという実践的なリマインダーも得られます。 

LangChainを使ってPythonでRAGナレッジベースを構築する

エンドツーエンドのPythonビルドを迅速に導入したい方は、ぜひお読みください。
この記事では 、オーケストレーションに LangChain 、 生成に OpenAI 、高性能ベクトルストアとしてSingleStoreを使用した、サポート重視のRAGシステムについて解説します 。 環境設定、PDF/ヘルプ記事の取り込み、埋め込み、検索、そしてSingleStoreにクエリを送信して顧客向けの回答を作成する再利用可能なPythonモジュールについても解説します。この記事では、このシステムが静的なFAQボットよりも優れている理由（動的、より広範なカバレッジ、根拠のある回答）を説明し、実際の効果についても言及しています。例えば、LinkedInのケーススタディでは、RAG導入後に解決時間が大幅に短縮されたことが報告されています。 

参照：LangChain、OpenAI、SingleStore を使用して Python で RAG ナレッジ ベースを構築する方法。

具体的なパターン（PDF の取り込み、ドキュメントのチャンク化、埋め込み、クエリフロー）と、大規模な取得レイテンシを低く抑えるために SingleStore をベクトル バックエンドとして使用する根拠を理解します。これにより、エージェントはドキュメントを詳しく調べるのではなく、関連するスニペットを数ミリ秒で取得できるようになります。 

SingleStore + Vercel によるリアルタイム RAG: ストリーミング データに基づく LLM レコメンダー

アプリの鮮度とストリーミングが重要な場合は、こちらをご覧ください。
このビルドは「ライブRAG 」のデモです。SingleStore Notebooks と Job Serviceを使用してナレッジベースを常に最新の状態に保ち、クエリ可能な状態にして、 Vercelで本番環境アプリを提供します 。このサンプルアプリは、最新のデータセット、ベンチマーク、ソーシャルセンチメント（Twitter/Redditなど）に基づいてLLMを推奨します。これらはすべて、 ベクトル、フルテキスト、分析、トランザクションを一元管理するSingleStoreの無料スターターワークスペースに保存・取得されます 。コードと手順は投稿からリンクされています。 

参照：SingleStore および Vercel を使用した無料のリアルタイム RAG アプリケーション。 

このアーキテクチャは、鮮度を運用化する方法を示しています。つまり、新しい信号をストリーミングし、埋め込み、システム間でデータをシャッフルすることなくすぐに検索できるようにします。これは、推奨事項や回答が先週ではなく数分前に起こったことに依存する場合に重要です。 

Agentic RAG with SingleStore: 統合SQL + ベクトル検索でよりスマートな検索を実現

ツールを使用するエージェントと多段階推論について検討されている方は、ぜひお読みください。

Agentic RAGは、検索戦略を選択し、 リレーショナルフィルターとベクトル類似性を融合した 統合クエリを作成する意思決定エージェントを、 同じデータベース内に追加します。この記事では、SingleStoreの統合ベクトル検索によって、埋め込みのインデックス作成（ANN）、ベクトル範囲検索／最近傍検索の実行、そしてその結果を従来のSQL述語や全文検索と組み合わせる方法を紹介します。これは、ハイブリッド検索や複雑な制約に最適です。 

参照：SingleStore を使用した Agentic RAG。

エージェントが SQL とベクトルの両方に対応する 1 つのエンジンを呼び出すことができる場合、オーケストレーションのオーバーヘッドが削減され、ストア間の結合がなくなり、複合クエリのテール レイテンシが短縮されます (例: 「過去 30 日間の意味的に類似したドキュメントを検索し、product='X' でフィルター処理し、新しい順にランク付けする」)。

どの投稿から始めるべきでしょうか?

• RAG の概念を初めて知りましたか? 用語とコア ループについては、RAG 初心者ガイド から始めてください。
• サポート チーム向けの実用的な Python ビルドが必要ですか? Python ナレッジ ベースのウォークスルー にジャンプしてください。
• 答えは「今何が起こっているか」を反映したものでなければなりませんか？Vercel アーキテクチャでリアルタイムRAG を学んでください。
• ツールを使用するエージェントまたはハイブリッド検索を設計していますか? SingleStore を使用した Agentic RAG をお読みください。

RAGの実装ノート

検索品質を最優先事項として扱いましょう。ドメインに適した埋め込みモデルを選択し、構造を考慮してドキュメントをチャンク化し、オフラインおよびインザループ評価で再現率と精度を検証します。インデックスを最新の状態に保ちましょう。更新をストリーミングし、スキーマやフォーマットが変更された場合は再埋め込みを行い、可観測性と監査のために検索コンテキスト全体をログに記録します。クエリでセマンティクスとビジネスフィルターを組み合わせる場合は、 ホップ数を最小限に抑え、テールレイテンシを削減するために、ベクトル、SQL、フルテキスト をネイティブに処理できるプラットフォームを推奨します。

SingleStore を無料でお試しください。

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