生産準備のためのRAGパイプラインの設計:スケールでの遅延、幻覚、コストに対処

Retrieval-Augmented Generation(RAG)は、外部ソースからの知識のリアルタイム統合を通じて、大規模言語モデル(LLMs)を強化する高度なAIシステムです。この技術は、事実データを使用して、事前に訓練された知識を実際の世界の情報に接続する事実データを使用して、LLMが正確かつ文脈に関連する回答を提供することを可能にします。 しかし、実験的なプロトタイプから生産レベルのアプリケーションへのRAGシステムの移行は、ユニークな課題を伴います。 そして そして さまざまな障害は、適切な管理を達成するための完全な最適化方法を必要とします。ユーザー体験は、高い遅延に苦しみますが、幻覚は、ユーザーに間違った情報を広めることによって信頼の問題を引き起こします。 latency hallucinations, cost RAGシステムのパフォーマンスは、最近の時間帯で大幅に改善していることを示している。Google Researchは、2023年には、検索拡大モデルが事実上のエラーを30%減少させ、現在のイベントやポリシーの更新などのダイナミックな情報を処理する必要があるアプリケーションを支援していることを示しています。 この記事は、高級AI/MLエンジニアや技術著者に、生産用にRAGパイプラインを作成し、展開し、強化する方法を示す完全なガイドを提供します。以下のセクションでは、RAGシステムのアーキテクチャーコンポーネントを評価し、遅延を管理し、コストを削減するための操作技術を導入します。 Architecture of a Production-Ready RAG Pipeline 生産準備が整ったRAGパイプラインの構造 生産準備のRAGパイプラインは、原始、非構造化データをクエリ可能な知識ベースに変換し、その後、その知識ベースを使用して知的回答を生成するための複数の段階のプロセスである。 このアーキテクチャの高いレベルの概要は、下の図で示されています。 retrieval and generation pipeline データ収集の最初のステップは、さまざまなアクセス可能なソースから情報を取得することです。 システムは、この情報をベクトルデータベースに保存され、処理および切断の後、ベクトルデータベースに保存されるベクトル埋め込みに変換します。 回収システムは、ユーザーが検索クエリを入力した後、ベクトルデータベースを検索して、最も適切なドキュメントのブロックを特定します。 システムは、入力をより小さなブロックに分割し、その後、LLMに送信され、元の質問に合致する答えを生成します。 最後のステップは、出力の評価を必要とし、出力の品質を決定するために、その正確性と入力との接続を両方で確認します。 Trade-offs in RAG Architecture パフォーマンスの最適化とコスト管理とシステムのシンプルさを実現するために、生産準備が整ったRAGシステムを構築する際には、複数のアーキテクチャ的な選択が必要です。 Architectural Decision Trade-offs Synchronous vs. Asynchronous Retrieval Synchronous retrieval systems have a simpler setup process but they create response time delays which result in poor user experience for complex search operations. The retrieval process in asynchronous systems operates in the background to reduce the time delay that users need to wait. The system architecture becomes more complex because of this requirement which demands additional components for background job management and monitoring. Vector Database Selection The performance and scalability of the RAG pipeline heavily depends on the vector database system that gets chosen. The open-source solutions Faiss and Qdrant offer flexibility and control but require additional time for initial deployment and continuous upkeep. The operational costs of Pinecone and Weaviate managed services increase because they offer hands-off management with built-in scalability and support. The selection of a database system depends on the particular requirements of the application which include dataset dimensions and projected query traffic and financial resources. Scaling Strategy Scaling a RAG system can be achieved through horizontal fragmentation of the embedding index or by distributing the pipeline services. The index becomes fragmented when it is split into multiple nodes across horizontal space which improves search performance but makes query routing and result merging operations more complex. The independent scaling of each component becomes possible because pipeline services function as intermediaries between retriever and generator functions. The system needs an advanced orchestration system to handle service-to-service interactions when using this method. Synchronous vs. Asynchronous Retrieval(シンクロナウス vs.アシンクロナウス・リトリバル) Synchronous retrieval systems have a simpler setup process but they create response time delays which result in poor user experience for complex search operations. アシンクロンの retrieval process in asynchronous systems operates in the background to reduce the time delay that users need to wait. システムアーキテクチャは、この要件により、バックグラウンドワーク管理およびモニタリングのための追加コンポーネントを必要とするため、より複雑になります。 ベクターデータベースの選択 RAGパイプラインのパフォーマンスとスケーラビリティは、選択されたベクトルデータベースシステムに大きく依存します。オープンソースソリューションであるFaissとQdrantは柔軟性と制御を提供しますが、初期展開と継続的なメンテナンスのための追加の時間を必要とします。PineconeとWeaviateの管理サービスの運用コストは、組み込まれたスケーラビリティとサポートを備えたハンドオフ管理を提供しているため増加します。データベースシステムの選択は、データセットのサイズや予測されたクエリトラフィックおよび財務リソースを含むアプリケーションの特定の要件に依存します。 スケーリング戦略 RAG システムのスケーリングは、インベーディング インデックスの水平分割またはパイプライン サービスの配布によって達成できます。インデックスは、水平空間を越えて複数のノードに分割され、検索パフォーマンスを向上させますが、クエリ ルーティングと結果合併操作をより複雑にします。各コンポーネントの独立したスケーリングは、パイプライン サービスがリトリバーとジェネレーターの機能の間の仲介者として機能するので可能になります。 Handling Latency in RAG Pipelines RAGパイプラインにおける遅延処理 すべてのインタラクティブAIアプリケーションは、最適なユーザー体験を提供するために遅延に大きく依存します。RAGシステムは、ドキュメントの取得から応答の生成に至るまで、動作全体で遅延を経験します [4]. 生産準備のRAGパイプラインは、生成された応答の品質を犠牲にすることなく遅延を最小限に抑えるように設計されなければなりません。 Techniques for Latency Reduction 実験結果は、複数の方法がRAGパイプラインの遅延を減らし、これらの方法は実証済みのパフォーマンス向上をもたらすことを示しています。 Hybrid retrieval systems combine the effective features of BM25 keyword-based search with vector-based semantic search capabilities. OpenAI reports hybrid retrieval systems a 50% reduction in latency which results in enhanced user satisfaction for search engines and e-commerce platforms [2]. キーワードベースの検索プロセスは、特定の単語を含むクエリのための迅速な結果を提供しますが、セマンティック検索は、ユーザーが実際に探したいものと一致するドキュメントを見つけることでより良い結果を提供します。 Hybrid Retrieval: 繰り返し計算を実行する必要があるすべてのシステムは、応答時間を短縮する方法としてキャッシュを利用できます。Amazon Bedrock では、プロンプトキャッシュ技術を使用して応答を加速し、指定されたキャッシュチェックポイントで静的プロンプト部分をキャッシュすることで、連続的なリクエストで同一のプロンプトを送信する入力トークンの数とワークロードのコストを減らすことができます。 Prompt Caching: Embeddings は、セマンティックな検索に使用されるテキストの数値表示です。 システムは、すべての知識ベースドキュメントをベクトルデータベースの埋め込みに事前計算することによって、クエリタイムの埋め込み生成を排除します。 Production RAG システムは、事前計算された埋め込みを使用する複雑なクエリに対応するのに 2-5 秒かかります。 Embedding Pre-computation: LLM推理はしばしばRAGパイプラインの最も時間がかかる部分です. システムは、アシンクロンオーケストラを使用してLLM推理のための単一のリクエストに複数のリクエストを組み合わせることにより、1分あたり100〜1000のクエリを達成します。 Asynchronous Batched Inference: Mitigating Hallucinations and Improving Reliability 幻覚を軽減し、信頼性を向上させる 幻覚と呼ばれる虚偽または無意味な情報の生成は、LLMsを使用するアプリケーションにとって大きな問題である(7)。RAGシステムは、リクエストやユーザーの誤解やモデルベースの偏見に合致しない検出された文書から生じる3つの主な原因を通じて幻覚を生成する。 幻覚緩和のための戦略 研究は、RAGパイプラインにおける幻覚を減らすために複数の方法が存在することを示しています。 リサーチは、リサーチ増加モデルが、2023年のタスク中に新しい情報を扱う際の事実上のエラーを30%減少させたことを示した。 各文書セクションにメタデータを追加すると、文書の起源情報と著作者の詳細と生産タイムスタンプを含むことによってより良い基礎を可能にします。 Grounding with Metadata: スタンフォード大学のAIラボは、LLM裁判員を雇用するRAGシステムが、15%の精度の高い法的調査クエリの結果を生成することを発見しました。 LLM as Judge Verification: Self-consistency method は、最も一貫した結果を示す答えを選択する前に、1つの質問に複数の答えを作成することを要求します。 Self-Consistency: 高度な精度を必要とするアプリケーションでは、ヒューマン・イン・ザ・ループ・QAプロセスを実装できます。ヒューマン・スコアを有する生産システムの忠誠度スコアは、完全自動化されたシステムのパフォーマンスを上回る85～95%です。 Human-in-the-Loop QA: 大規模RAGシステムにおけるコスト最適化 コストは大規模なAIアプリケーションにおいて重要な考慮事項であり、RAGシステムは例外ではない(9)。RAGシステムコストは、LLM推定コストとベクトルデータベースのストレージコスト、クエリコスト、データ入力および処理コストを含む3つの主な要素に由来する。 コスト最適化のための技術 以下の方法は、実際のデータに基づいてRAGシステムコストを削減する能力を示しています。 Amazon Bedrock は、リクエストされたドキュメントから不要な情報を削除するか、または改善されたリクエストテンプレートの設計を含む 2 つのアプローチを通じて、ドキュメントのリクエストがより効率的になります。 Prompt Compression: 戦略モデルの選択はコストに大きな影響を与える可能性があります。研究によると、Amazon Nova ラインは、Anthropic Claude モデルと比較して、トークンごとの価格コストが約 75% 低下していることを示しています。システムは、コスト認識のルーティングを通じてさまざまな LLM へのリクエストをルーティングし、基本的なリクエストに対しては安価なモデルを選択し、高精度を必要とする複雑なリクエストに対しては高価なモデルを選択します。 Model Selection: Amazon Bedrock の Batch Inference は、個々の非同期操作を通じてビッグデータを処理することを可能にし、オンデマンド invokeModel の価格設定に比べて 50% のコスト削減を生じます [9]. システムは、ユーザーが指定された S3 出力場所で 24 時間以内に利用可能になる結果を生成するバッチ ワークを実行する前に、JSONL 形式の入力プロンプトを S3 ストレージ内で保存することを要求します。 Batch Processing: BM25 を使用して、高速かつ安価なキーワードベースの検索を実行し、より高いコストでベクトル検索を実行する必要性を回避します。 クエリ ルーターは、複雑性のレベルと必要な精度の分析を通じて、各クエリのための最も適切な検索アプローチを決定し、50%を超える潜在的なコスト削減につながります。 Hybrid Retrieval Cost Benefits: Case Study / 実施例 次のPythonコードは、LangChainライブラリを使用してRAGパイプラインを作成する方法を示しています。この例では、ドキュメントをロードし、それをブロックに分割し、ベクトルストアを作成する方法を示します。 例:LangChainでRAGパイプラインを構築 例では ***WebBaseLoader ***content loading with 基本的な機能のためのドキュメントチュンキングとメモリ内ベクターストア. リハビリおよび生成プロセスはLangGraphを使用してオーケストラリングされます。 RecursiveCharacterテキストSplitter RecursiveCharacterテキストSplitter import bs4 from langchain import hub from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_core.documents import Document from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter from langgraph.graph import START, StateGraph from typing_extensions import List, TypedDict from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain.chat_models import init_chat_model from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore # Load and chunk contents of the blog loader = WebBaseLoader( web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",), bs_kwargs=dict( parse_only=bs4.SoupStrainer( class_=("post-content", "post-title", "post-header") ) ), ) docs = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) all_splits = text_splitter.split_documents(docs) # Initialize embeddings and vector store embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large") vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings) # Index chunks _ = vector_store.add_documents(documents=all_splits) # Define prompt for question-answering prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") # Initialize the chat model llm = init_chat_model("gpt-4", model_provider="openai") # Define state for application class State(TypedDict): question: str context: List[Document] answer: str # Define application steps def retrieve(state: State): retrieved_docs = vector_store.similarity_search(state["question"]) return {"context": retrieved_docs} def generate(state: State): docs_content = "\n\n".join(doc.page_content for doc in state["context"]) messages = prompt.invoke({"question": state["question"], "context": docs_content}) response = llm.invoke(messages) return {"answer": response.content} # Compile application and test graph_builder = StateGraph(State) graph_builder.add_node("retrieve", retrieve) graph_builder.add_node("generate", generate) graph_builder.add_edge(START, "retrieve") graph_builder.add_edge("retrieve", "generate") graph = graph_builder.compile() response = graph.invoke({"question": "What is Task Decomposition?"}) print(response["answer"]) 提供されたコードは、まだ基本的ですが機能的なRAGパイプライン全体を示しています。このチュートリアルは、ロード、分割、インデックス、リハビリおよび生成を通じてRAGシステムの基本的な操作を示し、開発者が高度な生産準備システムを作成することができます。 パフォーマンス・モニタリング&Metrics 生産RAGシステムは、最大の運用可能性を達成するためにパフォーマンスモニタリングを必要とし、強化の可能性のある領域を検出する。 トップ > Best Practices & Common Pitfalls 生産準備が整ったRAGシステムには、適切な計画とエンジニアリング作業と継続的なシステムモニタリングが必要です。このセクションでは、RAGパイプラインで作業する際に従うべき最良の実践と避けるべき一般的な落とし穴のいくつかを説明します。 ベストプラクティス 成功した RAG システムには、強力な初期設定が必要です。 あなたの RAG システムの品質は、そのデータに基づいて構築されているデータと同じくらい良いです。 あなたのデータの入力と前処理パイプラインは信頼性があり、あなたのデータはエラーなしで、必要なすべてのメタデータと適切に組織されなければなりません。 ハイブリッドアプローチを通じてさまざまな方法を組み合わせると、パフォーマンスとコスト効率性と精度に関して最も最適な結果が得られます。 単一の検索または生成方法を使用しないでください。 キーワードとベクトル検索方法を組み合わせたハイブリッド検索システムは、それぞれの制限を減らしながら、各方法の最良の機能を提供します。 生産システムを追跡するために完全なモニタリングシステムが必要です。あなたのRAGパイプラインは、コストとサービスの品質とともに運用パフォーマンスを監視するモニタリングシステムを必要とします。システムパフォーマンスメトリクスは、複雑なクエリとパスポートで1分間に100〜1000クエリで2〜5秒間の遅延を追跡し、最適化されたシステムではGPT-3.5のトークンあたり50msのトークン使用率と2〜5%の幻覚率を追跡する必要があります。 RAGシステムは、成功するために継続的な改善と反復を必要とします。RAGシステムは、独立したイニシアチブとして機能しないため、継続的な努力を必要とします。あなたのシステムは、継続的な開発と改善を可能にするフィードバックを生成するために継続的なパフォーマンス評価を必要とします。プロセスは、モデルと知識ベースを調整し、さまざまな回収と生成方法をテストする必要があります。 共通ピットフォール RAG システムの主な問題は、組織が適切なデータ品質基準を維持できないため発生します. データの品質は、データの質が悪い場合に起こる幻覚を通じてユーザーの経験に影響します. システムの信頼性は、あなたの知識ベースが間違っているか、またはもはや有効ではないことを証明する情報が含まれているときに苦しんでいます. 主な測定値として使用される単一のメトリックは、誤った結果を生成する可能性があります。 RAG システムのパフォーマンスを評価するために単一のメトリックに依存しないでください。高精度スコアを有するシステムは、依然として高い遅延または高コストを有する可能性があります。システムのパフォーマンス評価は、生産環境で 85-95% の忠誠度スコアと 85-95% の回収精度、およびリクエスト当たり $0.01 から $0.05 のコスト効率を要求します。 ユーザーエクスペリエンスを無視すると、技術的に健全なシステムさえ損なうことがあります。RAGシステム開発の複雑さは、ユーザーが基本的なユーザーエクスペリエンス要件を無視させます。 大規模なRAGシステムの運用には、LLMの推定コストが全体のコストの60%を占め、ベクターデータベースの運用は25%を使用し、計算資源は15%を使用します。 未来の方向性 Retrieval-Augmented Generationの分野は、科学者が積極的に革新的な方法と技術を迅速なペースで創造しているため、急速に進歩しています。 Agentic RAG は、より複雑で複数のステップのリクエストおよび推論タスクを実行するために、LLM パワフルなエージェントを使用することを含みます。 Vector DB + Graph Hybrid Stores は、科学的調査のための有望な方向として現れました。ベクトルデータベースとグラフデータベースの統合は、高度な知識モデリング機能を可能にします。グラフデータベースのデータモデルは、複雑なエンティティ関係のストレージを可能にしますが、ベクトルデータベースはセマンティックな検索操作に最適です。これらの2つのテクノロジーの統合は、開発者が優れた機能性と適応性を提供するリハビリシステムを作成することができます。 RAG + Fine-tuning Convergence は最近、より重要になってきました。 RAG と Fine-tuning テクニックの違いは、単一のコンセプトに消え始めています。 RAG は、LLM に外部の知識を供給する効果的な方法として機能していますが、Fine-tuning は、モデルが特定のドメインやタスクの専門知識を学ぶことを可能にします。将来の開発は、おそらく伝統的およびデジタル学習方法の両方の利点を統合する新しい方法を導入します。 結論 生産用のRAGパイプラインを作成するプロセスにはかなりの作業が必要ですが、満足のいく結果をもたらします。LLM潜在性を可能にする信頼できるRAGシステムは、この記事で説明された最良の実践の実施を通じて、システムコストに対する遅延と幻覚の完全な評価を必要とします。 この論文の研究の証拠は、事実上の不正確性が適切に取り付けられた場合に30%減少するため、ハイブリッド回収方法が遅延を最大50%減らすため、モデル選択戦略が75%のコスト削減につながることを示しています。 10.参照 [1] T. Lewis et al., "Retrieval-Augmented Generation for Production LLMs," Proc. of NeurIPS, 2024。 [2] Galileo AI, “Top Metrics to Monitor and Improve RAG Performance,” 2024年11月18日。 https://galileo.ai/blog/top-metrics-to-monitor-and-improve-rag-performance [3] Amazon Web Services, "What is RAG (Retrieval-Augmented Generation)?". [オンライン]. 利用可能: https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/ [4] H. Yu et al., “Evaluation of Retrieval-Augmented Generation: A Survey,” arXiv:2405.07437v2, Jul. 3, 2024. [オンライン]. 利用可能: https://arxiv.org/html/2405.07437v2 [5] I. Belcic, “What is RAG (Retrieval Augmented Generation)?”, IBM. [オンライン]. 利用可能: https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation [6] H. Bamoria, “Deploying RAGs in Production: A Guide to Best Practices,” Medium, 2024年12月25日。 https://medium.com/@himanshu_72022/deploying-rags-in-production-a-guide-to-best-practices-98391b44df40 [7] E. Kjosbakken, “5 Techniques to Prevent Hallucinations in Your RAG Question Answering,” Towards Data Science, Sep. 23, 2025. [オンライン]. 利用可能: https://towardsdatascience.com/5-techniques-to-prevent-hallucinations-in-your-rag-question-answering/ [8] J. Brownlee, “Understanding RAG Part VIII: Mitigating Hallucinations in RAG,” Machine Learning Mastery, Mar. 20, 2025. [オンライン]. 利用可能: https://machinelearningmastery.com/understanding-rag-part-viii-mitigating-hallucinations-in-rag/ [9] S. M. Subramanya, “Cost optimization in RAG applications,” Nerd For Tech, Jun. 8, 2025. [オンライン]. 利用可能: https://medium.com/nerd-for-tech/cost-optimization-in-rag-applications-45567bfa8947 [10] LangChain, "Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1," LangChain Documentation. [オンライン]. 利用可能: https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/