生産グレードのエージェントRAGパイプラインを監視する方法は？

導入

2022年、CHATGPTの立ち上げにより、ハイテク産業と非テクノロジーの両方の業界の両方に革命をもたらし、個人や組織にAIを生成しました。 2023年を通じて、大規模なデータを管理して膨大なデータを管理し、プロセスを自動化するために、大規模な言語モデル（LLM）を活用し、検索された生成（RAG）の開発につながりました。さて、膨大な量のデータを取得し、雷速度で処理し、複雑な質問に対する正確でリアルタイムの回答を生成する洗練されたAIパイプラインを管理しているとしましょう。また、このシステムをスケーリングして、しゃっくりなしで数千のリクエストを処理するという課題が追加されます。それは非常に挑戦的なことでしょう？エージェント検索拡張生成（RAG）パイプラインは、救助のためにここにあります。

Jayita Bhattacharyyaは、Datahack Summit 2024で、生産グレードのエージェントRAGパイプラインを監視する複雑さを深く掘り下げました。この記事では、彼女の洞察を統合し、愛好家と専門家向けのトピックの包括的な概要を提供します。

概要

1. エージェントラグは、自律剤と検索システムを組み合わせて、意思決定とリアルタイムの問題解決を強化します。
2. RAGシステムは、大規模な言語モデル（LLM）を使用して、外部データからコンテキスト的に正確な応答を取得および生成します。
3. Jayita Bhattacharyyaは、 Data Hack Summit 2024で生産グレードのRAGパイプラインを監視するという課題について議論しました。
4. マイクロサービスベースのフレームワークであるLlamaエージェントは、複雑なRAGシステムの効率的なスケーリングと監視を可能にします。
5. LangFuseは、ユーザーフィードバックを通じてRAGパイプラインを監視し、パフォーマンスを追跡し、応答を最適化するためのオープンソースツールです。
6. 反復監視と最適化は、生産におけるAI駆動型RAGシステムのスケーラビリティと信頼性を維持するための鍵です。

目次

• エージェントラグ（検索拡張生成）とは何ですか？
  • エージェント：自律問題解決者
  • エージェントラグ：エージェントとラグの統合
• ラマエージェント：エージェントラグのフレームワーク
  • ラマエージェントの主要な機能
• 生産グレードのRAGパイプラインの監視
  • 監視の重要性
  • 監視エージェントのRAGパイプラインの課題
  • 監視するメトリック
• Langfuse：オープンソースの監視フレームワーク
  • LangFuseの主要な機能
  • システムの信頼性と公平性を確保します
• デモンストレーション：エージェントラグパイプラインの構築と監視
  • 必要なライブラリとセットアップ
  • データ摂取
  • クエリエンジンとツールのセットアップ
  • エージェント構成
  • エージェントを起動します
  • クエリの実行を実証します
  • Langfuseによる監視
  • 追加の機能と構成
• キーテイクアウト
• エージェントラグと監視の将来
• よくある質問

エージェントラグ（検索拡張生成）とは何ですか？

エージェントRAGは、エージェントと検索された生成（RAG）システムの組み合わせであり、エージェントはタスクを実行する自律的な意思決定ユニットです。 RAGシステムは、外部ソースから関連する最新の情報を提供することにより、これらのエージェントを強化します。この相乗効果は、複雑で実世界のシナリオでよりダイナミックでインテリジェントな行動につながります。両方のコンポーネントとそれらの統合方法を分解しましょう。

エージェント：自律問題解決者

これに関連して、エージェントは、独立してタスクを実行できる自律システムまたはソフトウェアを指します。エージェントは一般に、環境を認識し、決定を下し、特定の目標を達成するために行動する能力によって定義されます。彼らはできます：

• 情報を収集することで、彼らの環境を感じます。
• 目標と利用可能なデータに基づく理由と計画。
• 現実の世界またはシミュレートされた環境での彼らの決定に基づいて行動します。

エージェントは目標指向になるように設計されており、多くの人が常に人間の介入なしで動作することができます。例には、仮想アシスタント、ロボットシステム、または複雑なワークフローを管理する自動ソフトウェアエージェントが含まれます。

Ragが検索された増強された世代の略であることを繰り返しましょう。これは、2つの強力なアプローチを組み合わせたハイブリッドモデルです。

1. 検索ベースのモデル：これらのモデルは、膨大なデータベースから関連するドキュメントまたは情報の検索と取得に優れています。それらは、大規模な図書館であなたの質問に対する答えを正確に見つける場所を正確に知っている超スマートな図書館員と考えてください。
2. 生成ベースのモデル：関連情報を取得した後、生成ベースのモデル（言語モデルなど）は、詳細で一貫した、および文脈的に適切な応答を作成します。司書が今、あなたにコンテンツを簡単で理解できる用語で説明していると想像してください。

ラグはどのように機能しますか？

RAGは、大規模な言語モデル（LLMS）と検索システムの強度を組み合わせています。 PDF、CSV、JSon、またはその他の形式（IT PDF、JSon、またはその他の形式）を埋め込みに変換し、ベクターデータベースにこれらの埋め込みを保存することが含まれます。ユーザーがクエリを提起すると、システムはデータベースから関連するチャンクを取得し、LLMの外部知識だけに依存するのではなく、接地された文脈的に正確な回答を提供します。

過去1年間、RAGの進歩は、チャンキング戦略の改善、検索のより良い処理と後処理、グラフデータベースの統合、および拡張コンテキストウィンドウに焦点を当ててきました。これらの機能強化は、特にエージェントラグ、特にエージェントラグの方法を開いています。ラグが段階的に動作する方法は次のとおりです。

1. 取得：質問（クエリ）を尋ねると、RAGは検索モデルを使用して、ドキュメントの膨大なコレクションを検索して、最も関連性の高い情報を見つけます。このプロセスは、埋め込みとベクトルデータベースを活用します。これにより、モデルがさまざまなドキュメントのコンテキストと関連性を理解するのに役立ちます。
2. 拡張：検索されたドキュメントは、答えを生成するためのコンテキストを強化（または「増強」）するために使用されます。このステップでは、クエリを取得したコンテンツと組み合わせた、より豊かで情報に基づいたプロンプトを作成することが含まれます。
3. 生成：最後に、言語モデルはこの拡張されたコンテキストを使用して、特定のクエリに合わせた正確で詳細な応答を生成します。

エージェントラグ：エージェントとラグの統合

エージェントとRAGを組み合わせると、エージェントRAGシステムを作成します。これらが一緒に働く方法は次のとおりです。

• 動的意思決定：エージェントはリアルタイムの意思決定を行う必要がありますが、事前にプログラムされた知識はそれらを制限する可能性があります。 RAGは、エージェントが外部ソースから関連する現在の情報を取得するのに役立ちます。
• 強化された問題解決：エージェントは推論して行動することができますが、RAGシステムは、更新された事実ベースのデータにフィードすることにより、問題解決能力を高め、エージェントがより多くの情報に基づいた決定を下すことができます。
• 継続的な学習：最初のトレーニングデータに依存している静的エージェントとは異なり、RAGで増強されたエージェントは、最新の情報を取得することで継続的に学習および適応し、絶えず変化する環境でうまく機能できるようになります。

たとえば、カスタマーサービスチャットボット（エージェント）を検討してください。 Ragで強化されたバージョンは、最も関連性が高く正確な回答を提供するために、特定のポリシー文書または企業の知識ベースから最近の更新を取得できます。ぼろきれがなければ、チャットボットは最初にトレーニングされていた情報に限定される可能性があり、時間の経過とともに時代遅れになる可能性があります。

ラマエージェント：エージェントラグのフレームワーク

セッションの焦点は、Llama IndexがリリースしたオープンソースフレームワークであるLlama Agentsのデモンストレーションでした。ラマのエージェントは、各エージェントをマイクロサービスとして扱う独自のアーキテクチャのためにすぐに牽引力を獲得しました。これは、マイクロサービスアーキテクチャを活用する生産グレードアプリケーションのIDEALです。

ラマエージェントの主要な機能

1. 分散サービス指向アーキテクチャ：
   1. 各エージェントは別のマイクロサービスとして動作し、モジュール性と独立したスケーリングを可能にします。
2. 標準化されたAPIインターフェイスを介した通信：
   1. エージェント間の標準化された非同期通信にメッセージキュー（rabbitmqなど）を利用して、柔軟性と信頼性を確保します。
3. 明示的なオーケストレーションフロー：
   1. 開発者は特定のオーケストレーションフローを定義し、エージェントがどのように相互作用するかを決定できます。
   2. オーケストレーションパイプラインに、コンテキストに基づいてどのエージェントが通信するかを決定できる柔軟性を提供します。
4. 展開の容易さ：
   1. エージェントの迅速な展開、反復、およびスケーリングをサポートします。
   2. 重要なダウンタイムを必要とせずに、迅速な調整と更新を可能にします。
5. スケーラビリティとリソース管理：
   1. シームレスに観察可能性ツールと統合され、リアルタイムの監視とリソース管理を提供します。
   2. 必要に応じてエージェントサービスのインスタンスを追加することにより、水平スケーリングをサポートします。

アーキテクチャ図は、コントロールプレーン、メッセージングキュー、およびエージェントサービス間の相互作用を示しており、適切なエージェントにクエリがどのように処理され、ルーティングされるかを強調しています。

Llamaエージェントフレームワークのアーキテクチャは、次のコンポーネントで構成されています。

1. コントロールプレーン：
   • 2つの重要なサブコンポーネントが含まれています。
     • オーケストレーター：エージェント間の操作の流れの意思決定プロセスを管理します。どのエージェントサービスが次のタスクを処理するかを決定します。
     • サービスメタデータ：機能、ステータス、構成など、各エージェントサービスに関する重要な情報を保持しています。
2. メッセージキュー：
   • フレームワークの通信バックボーンとして機能し、異なるエージェントサービス間の非同期で信頼できるメッセージングを可能にします。
   • 制御プレーンをさまざまなエージェントサービスに接続して、タスクの分布と流れを管理します。
3. エージェントサービス：
   • それぞれがエコシステム内で特定のタスクを実行する個々のマイクロサービスを表します。
   • エージェントは、メッセージキューを介して独立して管理および通信されます。
   • 各エージェントは、直接またはオーケストレーターを介して他のエージェントと対話できます。
4. ユーザーインタラクション：
   • ユーザーはリクエストをシステムに送信し、コントロールプレーンが処理します。
   • オーケストレーターはフローを決定し、メッセージキューを介して適切なエージェントサービスにタスクを割り当てます。

生産グレードのRAGパイプラインの監視

RAGシステムを生産に移行するには、トラフィック管理、スケーラビリティ、フォールトトレランスなど、さまざまな要因に対処することが含まれます。ただし、最も重要な側面の1つは、最適なパフォーマンスと信頼性を確保するためにシステムを監視することです。

監視の重要性

効果的な監視により、開発者は以下を可能にします

• システムパフォーマンスの追跡：特にオープンソースまたはクローズドソースモデルを利用する場合、コンピューティング電源、メモリ使用量、トークン消費を監視します。
• ログとデバッグ：包括的なログ、メトリック、およびトレースを維持して、問題を迅速に識別および解決します。
• 反復改善：パフォーマンスメトリックを継続的に分析して、システムを改良および強化します。

監視エージェントのRAGパイプラインの課題

• レイテンシスパイク：複雑なクエリを処理するときの応答時間に遅れがあるかもしれません。
• リソース管理：モデルが成長するにつれて、電力とメモリの使用需要も増加します。
• スケーラビリティとフォールトトレランス：クラッシュを避けながら、システムが使用状況でサージを処理できるようにすることは、持続的な課題です。

監視するメトリック

• レイテンシ：クエリ処理とLLM応答の生成にかかった時間を追跡します。
• 電力を計算する：CPU/GPUの使用量を監視して、過負荷を防ぎます。
• メモリの使用：メモリが効率的に管理されていることを確認して、減速やクラッシュを避けます

次に、オープンソースの監視フレームワークであるLangfuseについて説明します。

Langfuse：オープンソースの監視フレームワーク

Langfuseは、LLM（大手言語モデル）エンジニアリングに関連するプロセスを監視および最適化するために設計された強力なオープンソースフレームワークです。付随するGIFは、LangfuseがLLMワークフローのすべての重要な段階の包括的な概要を提供していることを示しています。最初のユーザークエリから中間ステップ、最終生成、および関連するさまざまな潜時までの概要を示しています。

LangFuseの主要な機能

1。トレースとロギング： LangFuseを使用すると、セッション内のさまざまな手順を記録する「トレース」を定義および監視できます。各セッション内でキャプチャするトレースの数を構成できます。このフレームワークは、堅牢なロギング機能も提供し、LLMワークフローでさまざまなアクティビティやイベントを記録および分析できるようにします。

2。評価とフィードバックの収集： LangFuseは強力な評価メカニズムをサポートし、ユーザーのフィードバックを効果的に収集できるようにします。多くの生成的AIアプリケーション、特に検索された高等世代（RAG）を含むもので精度を評価する決定論的な方法はありません。代わりに、ユーザーのフィードバックが重要なコンポーネントになります。 LangFuseを使用すると、FAQマッチングや事前定義されたデータセットでの類似性スコアリングなどのカスタムスコアリングメカニズムを設定して、システムのパフォーマンスを繰り返し評価できます。

3。プロンプト管理： Langfuseの傑出した機能の1つは、高度なプロンプト管理です。たとえば、モデル開発の最初の反復中に、必要なすべての情報をキャプチャするために長いプロンプトを作成する場合があります。このプロンプトがトークンの制限を超えている場合、または無関係な詳細を含める場合、最適なパフォーマンスのためにそれを改良する必要があります。 LangFuseを使用すると、さまざまなプロンプトバージョンを簡単に追跡し、有効性を評価し、コンテキストの関連性のためにそれらを最適化します。

4。評価メトリックとスコアリング： LangFuseでは、包括的な評価メトリックをさまざまな反復に設定できます。たとえば、生成された出力を予想または事前定義された応答と比較することにより、システムのパフォーマンスを測定できます。これは、取得されたコンテキストの関連性が重要であるRAGコンテキストで特に重要です。また、類似性マッチングを実行して、チャンクまたは全体的なコンテンツによるものであろうと、出力が目的の応答とどの程度密接に一致するかを評価することもできます。

システムの信頼性と公平性を確保します

Langfuseのもう1つの重要な側面は、システムの信頼性と公平性を分析する能力です。 LLMが適切なコンテキストで応答を接地しているかどうか、または外部情報源に依存しているかどうかを判断するのに役立ちます。これは、モデルが誤った情報または誤解を招く情報を生成する幻覚などの一般的な問題を避けるために不可欠です。

Langfuseを活用することで、LLMのパフォーマンスをきめんき理解し、継続的な改善とより信頼性の高いAI駆動型ソリューションを可能にします。

デモンストレーション：エージェントラグパイプラインの構築と監視

ここで入手可能なサンプルコード - github

コードワークフロープラン：

• マルチドキュメントを備えたllamaindexエージェントラグ
• データセットウォークスルー - 金融収益レポート
• Langfuse llamaindex監視のための統合 - ダッシュボード
  • リンク：LangFuse監視ダッシュボード
• サンプルコードはこちら：
  • リンク：Github - Llamaエージェント

データセットサンプル

必要なライブラリとセットアップ

まず、次のライブラリが必要です。

• Langfuse ：監視目的。
• Llama IndexおよびLlamaエージェント：エージェントのフレームワークとベクトルデータベースへのデータ摂取。
• Python-Dotenv ：環境変数を管理する。

データ摂取

最初のステップでは、LLAMAインデックスのネイティブ方法を使用したデータ摂取が含まれます。ストレージコンテキストはデフォルトからロードされます。インデックスが既に存在する場合、直接ロードします。それ以外の場合は、新しいものを作成します。 SimpleDirectoryReaderは、PDF、CSVS、JSONファイルなどのさまざまなファイル形式のデータを読み取るために採用されています。この場合、2つのデータセットが使用されます。Googleの2023年と2024年の第1四半期の年次レポート。これらは、Llama Indexの社内ベクトルストアを使用してメモリ内データベースに摂取されます。

クエリエンジンとツールのセットアップ

データの摂取が完了したら、次のステップはクエリエンジンに摂取することです。クエリエンジンは、類似性検索パラメーターを使用します（トップKは3ですが、これは調整できます）。 2つのクエリエンジンツールが作成されます。それぞれのデータセット（Q1 2023およびQ1 2024）に1つ。これらのツールのメタデータの説明は、2023または2024データセット、またはその両方に基づいて、適切なツールへのユーザークエリの適切なルーティングを確保するために提供されます。

エージェント構成

デモはエージェントのセットアップに移動します。このセットアップのアーキテクチャ図には、オーケストレーションパイプラインと、これらのエージェントを接続するメッセージングキューが含まれます。最初のステップは、メッセージングキューをセットアップし、その後、メッセージングキューとエージェントオーケストレーションを管理するコントロールパネルが続きます。 GPT-4モデルはLLMとして使用され、メッセージングキューやその他のハイパーパラメーターとともに、以前に定義されたクエリエンジンを取得するツールサービスがあります。

MetaServicetoolはメタデータを処理し、提供された説明に基づいてユーザークエリが正しくルーティングされるようにします。その後、機能エージェントワーカーが呼び出され、ルーティングのためにメタツールとLLMを取り込みます。デモは、LlamaインデックスエージェントがAgentRunnerとAgentWorkerを使用して内部的に機能する方法を示しています。ここで、AgentRunnerが実行するタスクのセットを識別し、AgentWorkerがそれらを実行します。

エージェントを起動します

エージェントを構成した後、その機能の説明で起動されます（たとえば、2023年と2024年のGoogleの財務範囲に関する質問に答える）。展開はサーバー上にないため、ローカルランチャーが使用されますが、Human-in-the Loopやサーバーランチャーなどの代替ランチャーも利用できます。

クエリの実行を実証します

次に、デモには、Googleのリスク要因について尋ねるクエリが表示されます。システムは、以前の構成されたメタツールを使用して、使用する正しいツールを決定します。クエリは処理され、システムは両方のデータセットから情報をインテリジェントに取得し、質問が一般的であり、両方からの入力が必要であることを認識します。 2024年第1四半期のGoogleの収益成長に関する別のクエリは、システムの検索を関連するデータセットに絞り込む能力を示しています。

Langfuseによる監視

次に、デモでは、Langfuseの監視機能を調査します。 LangFuseダッシュボードには、すべてのトレース、モデルコスト、消費されるトークン、およびその他の関連情報が表示されます。使用するトークンの数と関連するコストを含む、LLMと埋め込みモデルの両方の詳細を記録します。ダッシュボードでは、スコアを設定して生成された回答の関連性を評価し、舞台裏でユーザークエリ、メタデータ、および内部変換を追跡するための機能が含まれています。

追加の機能と構成

LangFuseダッシュボードは、セッションのセットアップ、ユーザーロールの定義、プロンプトの構成、データセットの維持など、高度な機能をサポートしています。すべてのログとトレースは、PostgreSQLデータベースが添付されたDocker画像を使用して、自己ホストサーバーに保存できます。

デモは、エンドツーエンドのエージェントRAGパイプラインを構築し、LangFuseを使用して監視する方法を正常に示し、クエリ処理、データ摂取、およびLLM全体のパフォーマンスに関する洞察を提供します。これらのツールを統合することにより、LLMアプリケーションのより効率的な管理と評価をリアルタイムで、信頼できるデータと評価を備えた接地結果を得ることができます。このデモで使用されるすべてのリソースと参照は、オープンソースでアクセス可能です。

キーテイクアウト

セッションは、生産グレードのエージェントラグパイプラインの展開における堅牢な監視の重要性を強調しました。重要な洞察は次のとおりです。

• 高度なフレームワークの統合： LlamaエージェントやLangfuseなどのフレームワークを活用すると、RAGシステムのスケーラビリティ、柔軟性、および観察性が向上します。
• 包括的な監視：効果的な監視には、システムのパフォーマンスの追跡、詳細なトレースの記録、および応答の品質の継続的な評価が含まれます。
• 反復最適化：メトリックとユーザーフィードバックの継続的な分析により、RAGパイプラインの反復改善が促進され、応答の関連性と精度が確保されます。
• オープンソースの利点：オープンソースツールを利用することで、カスタマイズ、透明性、コミュニティ主導の拡張力を高め、RAG実装の革新を促進できます。

エージェントラグと監視の将来

監視エージェントのRAGの将来は、予測アラートやリアルタイムのデバッグなどの機能を備えたより高度な観測可能性ツールにあり、LangFuseなどのAIシステムとのより良い統合を備えており、さまざまなスケールにわたるモデルのパフォーマンスに関する詳細な洞察を提供します。

結論

生成AIが進化するにつれて、洗練された、監視され、スケーラブルなラグパイプラインの必要性がますます重要になります。生産グレードのエージェントRAGパイプラインの監視の探索は、信頼性とパフォーマンスを維持しながら、生成AIの最大限の可能性を活用することを目的とした開発者と組織に貴重なガイダンスを提供します。 LlamaエージェントやLangfuseなどのフレームワークを統合し、包括的な監視プラクティスを採用することにより、企業はAI駆動型ソリューションが動的生産環境で効果的かつ回復力があることを保証できます。

セットアップの複製に興味がある人のために、すべてのデモコードとリソースがGitHubリポジトリで利用でき、ラグパイプラインモニタリングを進めるためのオープンで共同アプローチを促進します。

また、オンラインで生成AIコースを探している場合は、Genai Pinnacleプログラムを探索してください。

参照

1. 生産のためのパフォーマンスのあるRAGアプリケーションの構築
2. llamaインデックスを備えたエージェントラグ
3. Llama-IndexとMistralを使用したマルチドキュメントエージェントRAG

よくある質問

Q1。エージェント検索の高等世代（RAG）とは何ですか？

Ans。エージェントラグは、自律剤と検索されたシステムを組み合わせて、意思決定に関連するリアルタイム情報を取得することにより、動的な問題解決を可能にします。

Q2。 RAGは大規模な言語モデル（LLMS）をどのように強化しますか？

Ans。 RAGは、検索ベースのモデルと生成ベースのモデルを組み合わせて、外部データを取得し、文脈的に正確で詳細な応答を作成します。

Q3。ラマのエージェントとは何ですか？

Ans。 Llamaエージェントは、生産におけるエージェントRAGパイプラインのモジュラースケーリング、監視、および管理を可能にするオープンソースのマイクロサービスベースのフレームワークです。

Q4。 langfuseとは何ですか、そしてそれはどのように使用されていますか？

Ans。 LangFuseは、RAGパイプラインのパフォーマンス、ログトレース、および継続的な最適化のためにユーザーフィードバックを収集するオープンソース監視ツールです。

Q5。エージェントのラグパイプラインを監視すると、どのような課題が生じますか？

Ans。一般的な課題には、レイテンシスパイクの管理、高い需要を処理するためのスケーリング、リソースの消費の監視、システムのクラッシュを防ぐためのフォールトトレランスの確保が含まれます。

Q6。監視は、RAGシステムのスケーラビリティにどのように貢献しますか？

Ans。効果的な監視により、開発者はシステムの負荷を追跡し、ボトルネックを防ぎ、リソースを効率的に拡張し、パイプラインがパフォーマンスを低下させることなくトラフィックの増加を確実に処理できるようにします。

以上が生産グレードのエージェントRAGパイプラインを監視する方法は？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。