RAGパイプラインの作成

Retrieval-Augmented Generation (RAG)パイプラインのエンドツーエンドに、OCI SearchとOpenSearchを組み合せてOCI生成AIコネクタを設定および使用するためのコードを自動的に生成します。

開始する前に、OpenSearchでOCI SearchでOCI生成AIコネクタを使用するための前提条件を確認して実装します。

1. ナビゲーション・メニューを開き、「データベース」をクリックします。OpenSearchで、「クラスタ」をクリックします。

2. 「リスト範囲」で、クラスタを含むコンパートメントを選択します。

3. 「クラスタ」リストで、RAGパイプラインを作成するクラスタの名前をクリックします。

4. クラスタの詳細ページで、「RAGパイプラインの作成」をクリックします。

5. 「RAGパイプラインの構成」ページの「一般情報」で、パイプラインの名前、説明およびタグを入力し、1つ以上のコンテキスト・フィールドを指定します。コンテキスト・フィールドは、索引の埋込みに変換されるテキストを指定します。ここで指定した値は、索引に存在するフィールドと一致する必要があります。

6. この機能を使用して、コンソールから生成AIコネクタのコードを自動的に生成するには、OCI Vaultサービスのシークレットを使用してクラスタのパスワードを格納する必要があります。パスワードがVaultシークレットとしてすでに格納されている場合は、Cluster Vault資格証明でユーザー名を指定し、クラスタのボールト、ボールト・シークレットおよびシークレット・バージョンを選択します。

   パスワードがVaultシークレットとして保存されていない場合は、「ボールトおよびシークレットの作成」をクリックしてから、次を実行します:

   1. Create a vault.
   2. ボールトがアクティブになったら、ボールトのキーを作成します。
   3. ボールトの場合、次の詳細を使用してシークレットを作成します:
      • 前述のステップで作成したキーを選択します。
      • OpenSearchクラスタのパスワードを次の形式で手動で入力します。
        • シークレット・タイプ・テンプレート: Plain-Text
        • シークレット・コンテンツ: <OpenSearch-password>

7. 「モデル・グループ」に、モデル・グループの名前と説明を入力します。既存のモデル・グループの名前を入力すると、生成されたコードでは既存のモデル・グループのモデル・グループIDが使用され、それ以外の場合は新しいモデル・グループが作成されます。

8. 次へをクリックします

9. 「生成AIコネクタの構成」ページの「生成AIコネクタ」に、コネクタの名前と説明を入力します。

10. アクションを選択し、コネクタに使用するモデルを選択します。

11. 「生成AIモデル・パラメータ」セクションのフィールドには、前のステップで選択したモデルに基づいてデフォルト値が移入されます。パラメータ値は変更できます。有効なパラメータのみを入力でき、許可されるパラメータ値は選択したモデルに基づきます。別のモデルを選択すると、1つのモデルに対して機能するパラメータ値が機能しない場合があります。

12. 「生成AIレジスタ・モデル」に、生成AIモデルの名前と説明を入力します。

13. 次へをクリックします

14. 「コードの生成」ページには、「RAGパイプラインの作成」ワークフローで前のページで指定したオプションに基づいて、RAGパイプラインの作成に使用するコードが含まれています。コピーまたはダウンロードできるスタンドアロン・コードの場合は、「言語」ドロップダウンから「Java」または「Python」を選択します。その後、最初のテキスト領域にあるコードをアプリケーションにコピーまたはダウンロードできます。アプリケーションは、クラスタと同じサブネット内のVMインスタンスから実行する必要があります。または、コードをローカルで実行するようにポート転送を設定できます。これらのオプションの例は、タスク5: OCI検索サービスの問合せを参照してください。

    「Kibana」を選択した場合、生成されたコードはスタンドアロン・アプリケーションとして実行できません。かわりに、生成されたコードには、クラスタのOpenSearchダッシュボードから実行するためにコピーする順次ステップに分割されます。

    2番目のテキスト領域には、パイプラインの作成後に問合せを実行する方法を示すテンプレート・コードが含まれています。