【要約】【Vertex AI】実践・かんたんRAG構築 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者は、法令のような複雑な階層構造を持つデータをRAGに適用する際、情報の欠損という課題に直面する。XML形式のデータをそのままベクトル化すると、文脈が破壊されるためである。精度の高い回答を得るためには、構造を維持した抽出が不可欠となる。構造の欠落は、検索精度の致命的な低下を招き、誤った回答の原因となる。これは、実用的なシステム構築における大きな障壁である。特に、法的な解釈が求められる場面では、情報の欠損は許されない。
// Approach
開発者は、Pythonによる前処理とVertex AIのマネージドサービスを組み合わせる手法を採用した。XMLの構造を維持し、検索に適した形式へ変換する。これにより、情報の欠落を防ぎつつ、効率的なインデックス作成を実現する。このアプローチにより、開発工数の大幅な削減と精度の両立を図っている。マネージドサービスを活用することで、インフラ管理の負担も軽減している。また、GUI操作を主軸に据えることで、迅速な構築を可能にしている。具体的なステップは以下の通りである。
1.PythonスクリプトによるXMLからJSONLへの変換
2.法令の階層構造を維持したテキスト抽出
3.Cloud Storageへのデータ格納とVertex AI Agent Builderへのインポート
4.検索アプリの「回答付きの検索」設定によるRAG機能の有効化
// Result
検証の結果、構築したシステムは法令に関する複雑な問いに対し、参照元を明示した回答を生成できた。これにより、実用的な検索体験の実現可能性が示された。高度な前処理が、LLMの回答精度に寄与することが確認された。検証では、以下の成果が得られている。法令の解釈や比較といった高度な要求に対しても、一定の精度で対応可能であることが判明した。また、構築プロセスの簡略化も実現している。これにより、迅速なプロトタイプ開発が可能となった。
Senior Engineer Insight
> マネージドサービスの活用により、RAGのプロトタイプ構築速度は劇的に向上する。しかし、本質的な精度は「前処理の質」に依存する。XMLのような構造化データの解析ロジックをいかに精緻に組めるかが、実戦投入時の鍵となる。また、コスト最適化のためにリージョンを適切に選択するなどの運用設計も不可欠である。