Pinecone Serverless を用いた RAG アプリの構築とデプロイ方法
LangChain Blog は、Pinecone Serverless を活用して RAG アプリを構築・デプロイする具体的なガイドとリポジトリを提供し、LLM アプリ開発の生産性を向上させる実践的なアプローチを示した。
キーポイント
RAG の重要性と背景
LLM は新しい OS のカーネルプロセスとなり、外部データソースからの情報取得（RAG）によってハルシネーションを減らし、文脈を持たせることが可能になる。
Pinecone Serverless の活用
従来のベクトルストアの運用課題に対処するため、Pinecone のサーバーレス機能を用いてスケーラブルで管理負荷の少ない RAG アプリケーションを構築する方法が解説されている。
実践的なリソース提供
記事には GitHub リポジトリとデモ動画へのリンクが含まれており、開発者がすぐにコードを実行し、環境を構築できる具体的なステップが提示されている。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、RAG アーキテクチャの理論的な重要性だけでなく、Pinecone Serverless という具体的なツールを用いた実装方法を提示することで、開発現場における RAG アプリケーションの実用化を加速させる。特に運用負荷の低減と迅速なプロトタイピングを可能にするため、AI アプリ開発の参入障壁を下げる重要な役割を果たす。
編集コメント
理論的な背景説明に加え、即座にコードを動かせるリポジトリへのリンクが用意されている点が非常に実用的です。RAG の導入を検討している開発者にとって、今日から始められる最適なチュートリアルと言えます。
主要リンク
- リポジトリ：https://github.com/langchain-ai/pinecone-serverless
- ビデオ：https://youtu.be/EhlPDL4QrWY
コンテキスト
大規模言語モデル（LLM）は、生成 AI アプリケーションの新たな時代を切り開き、新しい種類のオペレーティングシステム のカーネルプロセスとして進化しています。現代のコンピュータが RAM とファイルアクセスを持つように、LLM には外部データソース（データベースやベクトルストアなど）から取得した情報をロードできるコンテキストウィンドウが存在します。
取得した情報はコンテキストウィンドウにロードされ、LLM の出力生成に利用されます。このプロセスは 検索拡張生成（RAG）と呼ばれます。RAG は、出力を根拠づけることでハルシネーション（幻覚）を軽減し、トレーニングデータに含まれていない文脈を追加できるため、LLM アプリ開発における中心的な概念 です。
本番環境における課題
これらの点を踏まえると、ベクトルストアは関連するコンテキストを保存・取得するための優れた手段を提供するため、本番環境の RAG アプリケーションにおいてかなりの人気を集めています。特に、意味的類似度検索 は、ユーザーが入力した内容に関連する情報チャンクを取得するために一般的に使用されています。
過去数ヶ月の間、多くの RAG デモが共有されてきましたが、これらはしばしば Jupyter ノートブックやローカルベクトルストアなどのツールを使用しています。しかし、これらのデモと本番環境の RAG アプリケーションの間には、いくつかの課題が存在します。以下では、これらのギャップを克服するためのいくつかの方法について議論し、ゼロから本番環境の RAG アプリケーションを構築するリポジトリとハンズオン動画を提供します。
課題点
詳細
解決策
ホスト型ベクトルストアの管理
従量課金モデルと無制限のスケーラビリティ
Pinecone Serverless
RAG アプリケーションの迅速なデプロイ
プロトタイプ RAG アプリケーションの迅速な展開
Hosted LangServe
RAG の観測性（オバザビリティ）
RAG アプリケーションのシームレスな観測性
LangSmith
本番環境への対応
Pinecone Serverless
Pinecone は、最も人気のある LangChain ベクトルストア統合 パートナー の一つであり、ホスティングのサポートにより本番環境で広く利用されています。しかし、コミュニティから聞こえてくる少なくとも 2 つの課題があります。(1) ユーザー自身が Pinecone インデックスをプロビジョニングする必要があること、(2) 使用量に関係なくインデックスに対して固定の月額料金を支払わなければならないことです。Pinecone Serverless の登場によりこれらの課題が解決され、クラウドオブジェクトストレージ（例：S3 や GCS）を通じて「無制限」のインデックス容量を提供するとともに、提供コストを大幅に削減し、ユーザーは使用した分だけ支払いを行うことが可能になりました。
LangServe
LangChain は RAG アプリケーションの迅速なプロトタイピングで人気を集めていますが、本番環境に適した Web サービスへ任意のチェーンを迅速にデプロイする機会があると考えました。これが LangServe の誕生につながりました。LCEL を使用して構築されたすべてのチェーンには、共通の呼び出しメソッド（例：バッチ処理、ストリーミング）を備えた実行可能なインターフェースが存在します。LangServe では、これらのメソッドが Web サービスの HTTP エンドポイントにマッピングされ、Hosted LangServe を用いて管理することが可能になります。
LangSmith
LangSmith は、LLM 観測性 を提供するプラットフォームであり、LangServe とシームレスに統合されます。LCEL（LangChain Expression Language）を使用して Pinecone Serverless に接続する RAG チェーンを構築し、それを LangServe で Web サービスに変換し、ホストされた LangServe でデプロイし、LangSmith を用いて入力と出力の監視を行うことができます。
Example Application
これらすべての要素がどのように連携するかを示すために、テンプレートリポジトリ を提供しています。
- これは、Pinecone Serverless インデックスを LangChain の RAG チェーンに接続する方法を示しており、インデックス上での類似度検索には Cohere 埋め込み（embeddings）を、取得されたチャンクに基づいた回答合成には GPT-4 を使用します。
- これは、LangServe を用いて RAG チェーンを Web サービスに変換する方法を示しています。LangServe を通じて、チェーンはホストされた LangServe でデプロイ可能です。
Conclusion
プロトタイピングと本番環境の間のギャップを埋めるツールに対する需要があります。使用量に応じた課金モデルと無制限のスケーリングサポートにより、Pinecone Serverless はコミュニティから指摘されているベクトルストアの本番環境化における課題に対応します。Pinecone Serverless は、RAG アプリケーションの容易なデプロイをサポートするために、LCEL、ホストされた LangServe、および LangSmith と相性が良く連携します。
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原文を表示
Key Links
- Repo: https://github.com/langchain-ai/pinecone-serverless
- Video: https://youtu.be/EhlPDL4QrWY
Context
LLMs are unlocking a new era of generative AI applications, becoming the kernel process of a new kind of operating system. Just as modern computers have RAM and file access, LLMs have a context window that can be loaded with information retrieved from external data sources, such as databases or vectorstores.
Retrieved information can be loaded into the context window and used in LLM output generation, a process called retrieval augmented generation (RAG). RAG is a central concept in LLM app development because it can reduce hallucinations by grounding output and adds context that is not present the training data.
Challenges with production
With these points in mind, vectorstores have gained considerable popularity in production RAG applications because they offer a good way to store and retrieve relevant context. In particular, semantic similarity search is commonly used to retrieve chunks of information that are relevant to a user-provided input.
A large number of RAG demos have been shared over the past months, often using tools such as Jupyter notebooks and local vectorstores. Yet, several pain points create a gap between these demos and production RAG applications. Below, we'll discuss several ways to overcome these gaps and provide both a repo and a hands-on video that builds a production RAG application from scratch.
Pain Point
Detail
Solutions
Hosted vectorstore management
Usage-based-pricing and unlimited scalability
Pinecone serverless
Rapid RAG application deployment
Rapid deployment of prototype RAG applications
Hosted LangServe
RAG observability
Seamless observability of the RAG application
LangSmith
Support for production
Pinecone Serverless
Pinecone is one of the most popular LangChain vectorstore integration partners and has been widely used in production due to its support for hosting. Yet, at least two pain points we've heard from the community include: (1) the need to provision your own Pinecone index and (2) pay a fixed monthly price for the index regardless of usage. The launch of Pinecone serverless addresses both of these challenges, providing “unlimited” index capacity via cloud object storage (ex. S3 or GCS) along with considerably reduce cost to serve (allowing users to pay for what they use).
LangServe
While LangChain has become popular for rapid prototyping RAG applications, we saw an opportunity to support rapid deployment of any chain to a web service that is suitable for production. This motivated LangServe. Any chain composed using LCEL has a runnable interface with a common set of invocation methods (e.g., batch, stream). With LangServe, these methods are mapped to HTTP endpoints in of a web service, which can be managed using Hosted LangServe.
LangSmith
LangSmith offers a platform for LLM observability that integrates seamlessly with LangServe. We can compose a RAG chain that connects to Pinecone Serverless using LCEL, turn it into an a web service with LangServe, use Hosted LangServe deploy it, and use LangSmith to monitor the input / outputs.
Example Application
To show how all these pieces come together, we provide a template repo.
- It shows how to connect a Pinecone Serverless index to a RAG chain in LangChain, which includes Cohere embeddings for similarity search on the index as well as GPT-4 for answer synthesis based upon the retrieved chunks.
- It shows how to convert the RAG chain into a web service with Langserve. With LangServe, the chain can then be deployed using hosted LangServe.
Conclusion
We see demand for tools that bridge the gap between prototyping and production. With usage based pricing and support for unlimited scaling, Pinecone Serverless helps to address pain points with vectorstore productionization that we've seen from the community. Pinecone Serverless pairs well with LCEL, Hosted LangServe, and LangSmith to support easly deployment of RAG applications.
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