Cloudを用いて素早くRAGを用いたチャット環境を構築するはじめに生成AIを利用できる環境が着々と揃っていっている中で、簡単なRAG環境を高速に構築したい!と思ったことは多々あるのではないでしょうか。BigQueryにベクトルを保存する構成で、RAG環境の構築を検討してみようと思います。今回の簡易アーキテクチャイメージpdfをアップロードし、その内容に対して質問をすれば回答してもらえる構成を検討しました。基本ローカルでチャット画面を立ち上げる前提であれば、下記のスクリプト1本で動きます(便利)補足は過剰書きで記載します。OpenAILangChainで他ベクトルDBと同じようにVertex(google)とのやり取りが簡易に書けるLangchainはライブラリ自体に日々ガリガリ更新が入っているので、他とのversion互換性は確認の上で対応ChainlitはStreamlitとほぼ同じような実装感で、チャット側の処理が書ける。"""文章を元に質問に答えてください。立ち上げが可能でチャット上からPDFをアップロードすると、下記のような状況まで確認することができます。print("データベースの作成が完了しました。")先ほどのchatでPDFをアップロードの上で、処理が発火しBQ側にデータが格納されれば完了です。側に処理が含まれています。Functionsによって追加されたベクトル情報(BQ)に対して類似度検索を行い、上位2件のDocを参照Documentとして、gpt3.5に回答を生成してもらっています。Cloudを用いたRAGベースのチャット環境を簡易的に構築してみました。ThemeWagon。