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RAGプロンプト管理機能
本機能は、ユーザー様が蓄積された大量の業務文書などの情報、外部の最新情報を活用し、ユーザー様に沿った信頼できるデータを検索して情報を抽出し、それに基づいて大規模言語モデル（LLM）に回答させことができます。
社内規則など閉じられた回答も返すことができるため、ユーザー様に沿った特定のAIが作成できます。
＜RAG機能・AI作成の流れ＞
- プロジェクトを作成し、AI作成の進行状況から開始します。
- 「初期設定.csv」をアップロードします。
- 予測する列で「RAG番号」を選択します。
- 「RAG・プロンプト管理」のレシピを使用します
- 学習に使用する列で「プロンプト番号」を選び、学習を実行します。
- RAG・プロンプト管理画面を起動し、生成AIの設定を入力します。
- RAGの設定で、質問と回答が盛り込まれたデータセットをアップロードします。
- プロンプトの設定を行い、RAG機能のAPIを生成します。
手順詳細
１．プロジェクトを作成し、AI作成の進行状況から開始します。
２．「初期設定.csv」をアップロードします。
「初期設定.csv」の内容については、学習用データセットの作り方の「▶RAG起動用のデータ構造」をご参照ください。
３．予測する列で「RAG番号」を選択します。
４．「RAG・プロンプト管理」のレシピを使用します。
「RAG・プロンプト管理ブロック」は「精度評価なしブロック」と接続する必要があります。
５．学習に使用する列で「プロンプト番号」を選び、学習を実行します。
６．RAG・プロンプト管理画面を起動し、生成AIの設定を入力します。
お客様が契約されているクラウドサービスの設定情報を入力してください。(画像はMicrosoft Azureの見本です。)
疎通テストを実行し、接続テストに成功することを確認してください。
７．RAGの設定で、質問と回答が盛り込まれたデータセットをアップロードします。
アップロードするデータセットはZIP化されている必要があります。
構造は、学習用データセットの作り方の「▶RAG用のZIPファイル構造」をご参照ください。
ZIPの中には、下記のような「質問」と「回答」が盛り込まれた表形式のデータが入っています。
csv / tsv / xlsx に対応しています。（画像）
８．プロンプトの設定を行い、RAG機能のAPIを生成します。
プロンプトの設定では、プロンプトを設定することができます。
例えば、「返答の候補を５つにしてください」と記述を変更すれば、AIがプロンプトを理解して５つの回答を返すようになります。
保存ボタンを押下することで、設定したRAG機能が「学習済みAI」に保存されます。（APIの画面に自動で遷移します）
RAGのAPIを使用するには、サービス管理の推論サービスからAPIを発行してください。
