Spring AI と Pinecone を用いた RAG の実装：実践ガイド

Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、情報検索と生成型言語モデルを組み合わせることでAIアプリケーションを構築する技術です。このガイドでは、Spring AIとベクトルデータベースとしてPineconeを用いて、ドキュメントチャットボットを実装する方法を示します。システムアーキテクチャは、ドキュメントウェブサイト、スクレイパー、チャンク化、そしてPineconeベクトルデータベースで構成されます。前提条件として、Pineconeアカウント、Spring Bootアプリケーション、およびベクトルデータベースの基本的な理解が必要です。実装手順には、Pineconeの統合設定、ドキュメント処理パイプライン、ナレッジベースの初期化、そしてチャット補完におけるRAGの実装が含まれます。ドキュメント処理パイプラインは、ウェブスクレイピング、ドキュメントのチャンク化、そしてナレッジベースの初期化から構成されます。最適なチャンク化、拡張メタデータ、ハイブリッド検索、そしてプロンプトエンジニアリングに関するベストプラクティスについても説明します。キャッシング、非同期処理、バッチ処理などのパフォーマンス最適化技術も推奨されます。検索精度、応答レイテンシ、ユーザー満足度といった評価指標も提供します。この実装は、正確なコンテキスト認識応答、スケーラブルなベクトル検索機能、そして既存のSpringアプリケーションとの容易な統合を備えた、本番環境対応のRAGシステムを構築する方法を示しています。