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リアルタイムのスケーラブルなデータを使用して生成AIアプリケーションを強化することに特化した企業であるDataStaxは、LangChainで開発された検索拡張生成（RAG）アプリケーションの展開を簡素化することを目的とした新しいRAGソリューションであるRAGStackを発表した。RAGStackは、開発者がRAGを生成AIアプリケーションに組み込む際に遭遇する複雑さと多数のオプションを軽減するように設計されており、LLMを使用して構築するための合理化され、テスト済みの効率的なツールキットを提供するという。

RAGStackの導入は、多くの企業が検索拡張生成（RAG）を生成AIアプリケーションに統合している中で行われた。このプロセスには、より正確なLLMクエリー応答を提供するために外部データソースからコンテキストを提供することが含まれるが、多くの場合、企業は複雑なテクノロジー選択の迷路を進むことになる。RAGStackは、生成AIアプリケーションを展開するための最上位のオープンソースソフトウェアの事前選択されたセットを提供し、開発者にLangChainエコシステムを利用するすぐに使用できるRAGソリューションを提供するとのこと。

RAGStackを使用すると、企業がカスタムソリューションを組み立てる必要がなくなり、簡素化された包括的な生成AIスタックが提供される。これには、LangServe、LangChain Templates、LangSmithに加え、Apache Cassandra® およびDataStax Astra DBベクトルデータベースが含まれる。RAGは、自然言語の理解と生成のための検索ベースのAI技術と生成AI技術の両方の利点を統合し、この技術における今日のイノベーションの多くを推進する、リアルタイムのコンテキストに関連した応答を促進するとのこと。

RAGStackは、生成AIアプリケーションにRAGを実装する際のパフォーマンス、スケーラビリティー、およびコスト効率を向上させる。これは、特別に厳選されたソフトウェアコンポーネント、開発者の生産性とシステム パフォーマンスを向上させる抽象化、既存のベクトル検索技術を改善する機能強化、およびほとんどの生成AIデータコンポーネントとの互換性を提供するとのことだ。