【要約】Context Ontology Accelerator (COA) を使ってみる #1： デプロイと動作確認 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者が、従来のベクトル検索型RAGにおける回答精度の限界に直面している。具体的には、以下の課題が挙げられる。
- ・回答が確率論的に生成されるため、ハルシネーションが発生しやすい。
- ・ドキュメント間の複雑なエンティティ間の依存関係を正確に辿ることが困難である。
- ・マルチアーキテクチャ環境でのビルドや、複雑なAWSリソースの管理が困難である。
// Approach
開発者は、AWSのOSS「COA」を用い、決定論的な推論を併用する環境を構築した。以下の手順でデプロイと検証を行っている。
- ・ArmベースのEC2上でQEMUを導入し、x86_64コンテナのビルドを可能にした。
- ・CDKを用いて、NeptuneやOpenSearchを含む多層的なAWSリソースを構築した。
- ・非構造化データからオントロジーを自動生成するInductionプロセスを実行した。
- ・構築されたナレッジグラフに対し、Playgroundから自然言語での問い合わせを行った。
// Result
開発者は、COAのデプロイに成功し、ドキュメント間の関係性を踏まえた正確な回答を確認した。
- ・「メンテナンスの影響範囲」等の複雑な問いに対し、関係性を辿った回答を得た。
- ・デプロイには約4.5時間を要し、ビルドプロセスの重さが浮き彫りになった。
- ・今後は日本語対応版の検証や、構造化データへの適用が課題として残った。
Senior Engineer Insight
> 決定論的な推論をRAGに組み込む手法は、高精度な知識検索において極めて有望である。しかし、デプロイに4.5時間を要するビルド負荷や、管理すべきコンテナの多さは運用上の懸念材料だ。実戦投入には、CI/CDの最適化と、リソース管理の自動化が不可欠である。