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生成 AI 分野は急速に進歩しており、さまざまな形式でリアルなコンテンツを作成できるニューラル ネットワークの作成に重点を置いています。ただし、これらの AI モデルはトレーニング データの範囲によって制限されるため、生成されたコンテンツに不正確な情報や古い情報が含まれる可能性があります。この問題に対処するために、業界では検索拡張生成 (RAG) テクノロジに注目しています。RAG は、外部データ ソースを組み込むことで生成モデルを強化し、より正確でコンテキストに適した出力を提供できるようにします。このテクノロジは、最新の情報を必要とするチャットボット、最近のイベントを反映するコンテンツの作成、検索ベースのコンテンツ要約などのアプリケーションで特に役立ちます。

RAG アプリケーションの実装には、データの取り込み、情報の取得、大規模言語モデル (LLM) によるデータ処理など、重要な計算プロセスが伴います。これらのアプリケーションの有効性は、多くの場合、モデルのサイズに関係しており、大規模なモデルは、より広範なデータ セットでトレーニングできるため、より複雑な応答が可能です。そのため、強力な GPU の使用は、特に大量のビデオ メモリを必要とする数百億のパラメータを持つモデルでは重要です。

組織は、カスタマイズ、プライバシー、コストを管理するために、セルフホスト型 RAG アプリケーションを検討しています。このアプローチでは、高度な GPU を備えた AI ワークステーションでアプリケーションを実行することができます。ただし、ローカル リソースが不十分な場合は、ハイブリッド RAG アプローチが採用されます。ハイブリッド RAG は、ローカルとリモートの両方の計算リソースを活用し、さまざまなプロジェクト サイズのパフォーマンスを最適化します。ハイブリッド RAG アプリケーションの構築は複雑になる可能性があり、複数の技術的側面に関する知識と、さまざまな計算コンポーネントを統合する能力が必要です。

生成 AI アプリケーションの開発を容易にするために、PC からクラウド環境まで、さまざまなシステムでの開発とトレーニングの両方をサポートする無料のソリューションが提供されています。このソリューションは、複数のオペレーティング システムをサポートし、新しいプロジェクトを開始したり、リポジトリから既存のプロジェクトを複製したりするプロセスを簡素化します。ハイブリッド RAG アプリケーションの例が用意されており、ローカルまたはリモート システムで実行できるカスタマイズ可能なテキストベースの RAG Web アプリケーションが紹介されています。このプロジェクトは、開発者にクラウドベースの推論エンドポイントとオンプレミス展開オプションへのアクセスを提供し、開発環境から本番環境へのスムーズな移行を保証する、より広範な取り組みの一部です。ソース：