検索拡張生成（RAG）ソリューションの実装と最適化のためのヒント、コツ、テクニックのまとめ。
質問マーク、情報アイコン、チェックマークなど、さまざまな図形やシンボルを使ったフローチャート。
はじめに

ソリューション・アーキテクト、データ・エンジニア、開発者、および「実践的な」技術者に、RAGソリューションの実装と最適化に関する実践的なアドバイスを提供することを目的としています。このドキュメント、図、資産のコレクションは、RAGアプリケーションの理解、構築、実証、デプロイを試すのに役立ちます。

RAGを初めて使用する人のために、IBM RAG Reference Architectureには、RAGの概念的な紹介、パターンに関するIBMの見解、関連するIBM製品、および一般的なユースケースが含まれています。

RAGとエージェント型AIは緊密に連携するようになりましたが、このクックブックでは2つを分離することにしました。エージェント型AIおよびIBMの見解の詳細については、AI Agent Development Portalをご覧ください。

目次

アーキテクチャー RAGソリューションを作成する際にソリューション開発者が行う必要のあるオプションと選択に関するガイダンス。 データ取り込み RAGソリューションで検索可能にするために、ドキュメントの処理と取り込みを高速化および最適化するためのヒントとテクニック。 チャンキング 学んだ教訓と、ソリューションの検索パフォーマンスと結果の品質を最適化するために取り込まれたデータを整理するための実践的なアドバイス。 埋め込み さまざまな埋め込みモデルと手法の利点と欠点。 ストレージと検索 RAGソリューションをサポートするために、情報検索を高速化および最適化するためのヒントとテクニック。 回答の生成 ソリューション成果の速度、関連性、全体的な品質を最適化するための、大規模な言語モデルクエリの作成（および書き換え）のためのヒントとテクニック。 結果評価 RAGソリューションの成果を定量化し、それによる比較と改善を図るためのメトリクスと測定スキーム。 統括 RAGソリューションのオーケストレーション層の設計、開発、運用について学んだ教訓。 ユーザー・インターフェース お客様のRAGソリューション用のユーザー・インターフェースの選択や開発に関するガイダンス。
次のステップ

次のRAGソリューションを構築しませんか。watsonx.aiで試してみましょう。

  1. watsonx.aiでRAGソリューションを構築