例:構造化されたRAGアプリケーションで機能を使用する
検索拡張生成 (RAG) は、AIアプリケーションを構築するための最も一般的なアプローチの1つです。Unity Catalogにおける特徴量エンジニアリングは、オンラインテーブルを使用した構造化RAGアプリケーションをサポートします。RAGアプリケーションに必要な構造化データ用のオンラインテーブルを作成し、Feature Serving Endpointでホストします。RAGアプリケーションは、Feature Serving Endpointを使用して、オンラインテーブルから関連データを検索します。
一般的な手順は次のとおりです。
- 特徴量サービングエンドポイントを作成します。
- エンドポイントを使用して関連データを検索するLangChainToolを作成してください。
- LangChainエージェントのツールを使用して、関連データを取得します。
- LangChain アプリケーションをホストするモデルサービング エンドポイントを作成します。
次のノートブックは、Databricks オンライン テーブルと特徴量サービングエンドポイントを RAG (Augmented Generation) 取得アプリケーションに使用する方法を示しています。