RAGStack
プロダクション・レディのRAG
RAGStackは、GenAIアプリのRAG （Retrieval-Augmented Generation 検索拡張生成）を簡素化する、すぐに使えるソリューションです。RAGStackはRAGを実装するために最適なオープンソースを含み、開発者にLangChain、LLamaIndexなどを活用した包括的なGenAIスタックを提供します。
LangChain、LLM、ベクトル検索を使ったRAGアプリの開発
LangChainの創設者兼CEOであるHarrison Chase氏と、Skypointの創設者兼CEOであるTisson Mathew氏が、LangChain、LLM (大規模言語モデル)、ベクトル検索を駆使して顧客データを活用したRAGアプリの実運用で得た知見をご紹介します。
メリット
レディメイドのRAGソリューション
RAGアプリケーションの迅速な開発
オーケストレーションとプロンプトテンプレート、非構造化データストアの抽象化、自然言語から構造化クエリーへの抽象化、エージェントメモリーの抽象化、LLMキャッシングの抽象化により、開発者の生産性とシステムパフォーマンスを向上させます。
生成AIのパフォーマンスの改善
RAGStackは、プロンプトエンジニアリング、プロンプト検索、さまざまなデータタイプを扱えることをテスト済みの技術で生成AIアプリケーションのパフォーマンスを向上させるように設計されています。
継続的な改善による進化
RAGStackは、RAG技術（ReActなど）とLangChainおよびLLamaIndexエコシステムをシームレスにアップデートし、生成AIの精度を継続的に向上させます。RAGStackは、新しいオープンソース・ソフトウェアを追加し、新しい技術が登場したときにエンタープライズ・ユーザーがアップグレード・パスを予測可能なものにします。
エンタープライズ・ガバナンスとコンプライアンス
RAGStackは、エンタープライズ・サポートとSLAに支えられており、Astra DBで実行する場合、HIPAA、TRUSTe、SOC2コンプライアンスに準拠しています。
スケーラビリティと費用対効果
RAGStackは、データと使用量の増加に合わせて簡単に拡張できます。レスポンスタイムを改善し、データやユーザーベースの増加に合わせて容易に拡張できるように設計されており、呼び出しの大部分をキャッシュすることでLLMのコストを削減します。
