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コンテキスト:RAG開発ワークフロー

RAG開発ワークフローでは、ユーザーがアプリケーションの初期バージョンを操作してフィードバックを提供する必要があります。 このフィードバックがなければ、アプリケーションの品質を反復して改善することは困難です。

ユーザーがRAGアプリケーションと対話できるようにするには、Webベースのチャットアプリやアプリの背後にある対応するREST APIエンドポイントなどのインフラストラクチャをデプロイし、そのインフラストラクチャが本番運用データにアクセスできるようにする必要があります。 これにより、開発と本番運用の境界線が曖昧になる可能性がありますが、開発者がこれらの環境を明確に分離することが非常に重要です。

また、開発と本番運用で同じコードベースが使える場合(例:コード変更なし、設定変更のみ)が理想的です。 これは、フルスタックアプリケーション開発の標準的なパラダイムです。 コードベースを共有しないと、開発者は別々のコードベースを維持・同期せざるを得なくなり、アプリケーションがオンライン/オフラインに偏り、最悪の場合、本番運用で質の高い回答を提供できないリスクがあります。

RAG Studioでの環境の仕組み

RAG Studioは、 Environmentsの概念を通じてこの課題に対処します。

Environments これにより、デフォルトで CI/CD 経由でデプロイ可能な 単一のコードベース を、開発と運用の間の構成変更のみで作成できます。 RAG Studioの Environments は、Databricks Asset Bundlesの ターゲットの概念に基づいています。

Environments仕組みを理解するために、RAG Studioアプリケーションのコンポーネントを確認しましょう。

注:

ヒント

🚧 ロードマップ 🚧 RAG Studioは、すべての環境で1つのワークスペースのみをサポートします。 複数のワークスペースを使用するRAG Studioアプリケーションのサポートは、ロードマップに含まれています。

各RAGアプリケーションには、3つの事前構成された環境が付属しています。

  1. エンドユーザ環境 end_users 本番運用トラフィックに使用

  2. レビュアー環境 reviewers エンドユーザー/エキスパートレビュアーによるバージョンのテストに使用されます

  3. 開発環境 dev テストや迅速なイテレーションなどの内部開発ループに使用されます

必要に応じて、同じアプリケーションで作業する複数の開発者をサポートするために、複数の dev 環境を構成できます。

カテゴリー

項目

dev

reviewers

end_users

グローバル設定

Databricks のワークスペース

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デプロイされたコードをホストするワークスペース フォルダー + 構成

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MLflowエクスペリメント

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Unity Catalog スキーマ*

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Version

コード + 設定**

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アプリバージョンを実行するためのインフラストラクチャ

Vector Search エンドポイント

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🔗 Chain モデルサービングエンドポイント

ユニーク

ユニーク

ユニーク

<review-ui>アプリケーション

ユニーク

ユニーク

ユニーク

*すべての Delta テーブル、ベクターインデックス、モデルを格納します。 命名規則は、環境間で項目を区別します (例: logs_prodlogs_dev) ** MLflow の実行とモデル バージョンとしてログに記録されます

RAG Studioで環境を構成する

環境は rag-config.yml で構成されます - ハウツーについては、rag-config.yml構成ドキュメントを参照してください。