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本番環境向けRAGの構築:取り込み、埋め込み、検索、再ランキング、評価 — 関連動画

記事では、RAGシステムがノートブックから実トラフィックへ移行すると何が変わるかを説明します。取り込み時のエッジケース、埋め込みモデルの選択、ハイブリッド検索、リランカー、パイプライン全体の品質を担保する評価ハーネスを扱います。この2本のAI Engineer Summitの講演は、その内容をカメラの前で最も明快に説明したものです。1本目ではLlamaIndexの視点から実際の本番RAGスタックの姿を解説し、2本目ではRAG原論文の筆頭著者が、Fortune 500企業への導入で直面した問題を語ります。

主な選択肢

18:34
本番対応RAGアプリケーションの構築:Jerry Liu

AI Engineer

LlamaIndexのCEOが、「素朴なRAGデモ」と実際のパイプラインの隔たりを説明します。small-to-big検索、サブクエリのルーティング、ハイブリッド検索、評価を扱います。スライドの構成は記事のパイプラインに関する各節とほぼ直接対応しています。先に動画を見て、その図を思い浮かべながら記事を読み直してください。

このセクションから得られるもの: 単純な文書チャットのデモに欠けている、本番RAGの制御要素を特定できます。

視聴または事前に知っておくべきもの: 基本的なRAGのプロトタイプを構築または評価した経験。

AI Expertの注記: LlamaIndexのAPIや推奨コンポーネントは変化しますが、本番環境との隔たりを生む要素は変わりません。取り込み品質、検索ルーティング、リランキング、評価、可観測性が重要です。実装前に、現行ライブラリのデフォルト設定を確認してください。

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16:56
本番環境のRAGエージェントから得た10の教訓-RAG考案者Douwe Kiela

AI Engineer

Douwe KielaはFAIRでRAG原論文を率い、現在は規制対象の企業へRAGを提供しています。講演の中心は、大規模化すると機能しなくなる要素です。100k文書では通用しないチャンキング戦略、「精度は最低条件であり、真の問題は不正確さである」という考え方、埋め込みモデルよりも帰属情報と可観測性が重要な理由を説明します。記事の評価と監視に関する節を読み直す前に、判断基準を整えるために役立ちます。

このセクションから得られるもの: RAGを規制対象かつ高リスクの企業用途へ移行したとき、何が破綻するかを理解できます。

視聴または事前に知っておくべきもの: RAGの基本的なパイプラインと、帰属情報が重要な理由を理解していること。

AI Expertの注記: 本番環境に関する優れた警告を含む資料です。埋め込みモデルの細部を議論する前に、権限、帰属情報、可観測性、ユーザーの信頼を中心として、アーキテクチャ上の判断を厳しく検証するために活用してください。

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