RAGアプリケーションを本番運用にデプロイする

プレビュー

この機能は プライベート プレビュー段階です。 お試しになるには、Databricks の担当者にお問い合わせください。

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RAG Studioには、アプリケーションのライフサイクル管理に役立つ複数の環境が含まれています。 これまで、これらのチュートリアルはRAG Studioの開発とレビュアー Environmentで機能してきました。

このチュートリアルでは、アプリケーションのバージョンを End Users 環境にデプロイします。環境がどのように、そしてなぜ機能するかについての詳細は、 環境 を参照してください。

  1. RAGアプリケーションの初期化でこのコマンドをまだ実行していない場合は、次のコマンドを実行してこれらのEnvironmentsを初期化します。このコマンドの実行には約 10 分かかります。

    ./rag setup-prod-env
    

    注:

    ワークスペースとUnity Catalogのスキーマで作成される内容の詳細については、「 RAG Studioによって作成されたインフラストラクチャとUnity Catalogのアセット 」を参照してください。

  2. 次のコマンドを実行して、バージョンを [エンドユーザ(End Users)] Environmentに展開します。 このコマンドの実行には約 10 分かかります。

    ./rag deploy-chain -v 1 -e end_users
    
  3. コンソールに、次のような出力が表示されます。 WebブラウザでURLを開き、 💬 Review UIを開きます。 この URL を 🧠 Expert Usersと共有できます。

    ...truncated for clarity of docs...
    =======
    Task deploy_chain_task:
    Your Review UI is now available. Open the Review UI here: https://<workspace-url>/ml/review/model/catalog.schema.rag_studio_databricks-docs-bot/version/1/environment/end_users
    
  4. 💬 Review UI👤 End Usersを使用する場合は、デプロイされたバージョンに権限を追加します。

    • アクセス権を付与するDatabricksユーザーに read 権限を付与します

      • MLflow エクスペリメント

      • モデルサービング エンドポイント

      • Unity Catalog モデル

    ヒント

    🚧 ロードマップ 🚧💬 Review UIにアクセスするための企業SSOの追加のサポート(Databricksアカウントの要件なし)。

  5. これで、 👤 End Users RAGアプリケーションとチャットするたびに、 🗂️ Request Log👍 Assessment & Evaluation Results Log が入力されます。

データフロー

伝説