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今日のAIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）の機能を強化する検索拡張生成（RAG）システムの統合により、ますます高度化しています。これらのシステムは知識ベースを利用してコンテキストを提供することで、LLMによって生成される応答の精度を向上させます。このプロセスでは、RAGサーバーがプロンプトクエリを処理し、ベクトルデータベースから関連するコンテキストベクトルを検索し、このコンテキストとクエリを組み合わせてから、LLMサービスに送信して応答を生成します。

企業におけるRAGの導入を迅速化する参考例として、NVIDIA RAGBlueprintが挙げられます。このブループリントは、取り込み、ベクトル化、取得、生成など、RAG​​プロセスの様々な段階向けに設計されたモジュール式コンポーネントスイートを提供します。また、メタデータフィルタリングやクエリ書き換えなど、特定のニーズに合わせてシステムをカスタマイズするための、幅広い構成オプションも備えています。導入にあたっては、シンプルなDockerセットアップと、より堅牢なKubernetesデプロイメントのどちらかを選択でき、組織のさまざまな要件に対応できます。

組織は、需要が劇的に変動する可能性のあるRAGワークロードの予測不可能性に悩まされることがよくあります。これは、リソースの過剰プロビジョニング（インフラストラクチャの活用不足につながる）や、不足プロビジョニング（ピーク時のサービス品質の低下につながる）につながる可能性があります。この問題に対処するため、NVIDIA RAGBlueprintには、RAGシステム内の主要なマイクロサービス、特にパフォーマンスとレーテンシーの要件が厳しいカスタマーサービスチャットボットなどのユースケースに自動スケーリングを実装する方法についてのガイダンスが含まれています。KubernetesのHorizo​​ntal Pod Autoscaling（HPA）とNVIDIA NIMマイクロサービスを活用することで、企業は事前に定義された制限とサービスレベルアグリーメント（SLA）の範囲内でシステムを動的にスケーリングできます。

RAG システムのパフォーマンスとコンピューティング要件を理解することは、特に Kubernetes の本番環境において非常に重要です。レーテンシーやスループットなどの指標は、サービスのスケーリングやクラスターリソースの計画に不可欠です。ユースケースによって、パフォーマンス負荷、同時実行性、レーテンシーに関する SLA 要件は異なります。例えば、カスタマーサービス チャットボットは、100 件から 300 件の同時リクエストにスケーリングし、優れたカスタマーエクスペリエンスを提供するために高速な応答時間を維持する必要がある場合があります。そのためには、Time to First Token (TTFT) を 2 秒未満、エンドツーエンドの応答時間を 20 秒未満に抑える必要があります。

要約すると、NVIDIA RAGBlueprintは、RAG システムの導入と拡張のための包括的なフレームワークを提供し、高いサービス品質を維持しながら、さまざまなワークロードを効率的に処理できるようにします。このアプローチは、リソース利用を最適化するだけでなく、タイムリーかつ正確なレスポンスを提供することで、ユーザーエクスペリエンス全体を向上させます。