メタデータレイクが次世代のAI/MLアプリケーションを強化する方法

大規模言語モデル（LLMsやRetrieval Augmented Generation（RAG）などのAIテクノロジーが進化を続ける中、柔軟で効率的なデータインフラへの需要が高まっている。組織は、技術的負債を最小限に抑え、シームレスなスケーラビリティを可能にしながら、これらの新しいツールをサポートできるデータアーキテクチャを求めている。

メタデータレイクは、この点で重要なソリューションとして浮上している。メタデータレイクは、組織内のさまざまなソースからのメタデータを格納する一元化されたリポジトリであり、データ管理への統一されたアプローチを提供する。メタデータは、データソース、品質、系統、所有者、コンテンツ、構造、コンテキストなど、保存されたデータのコンテキストと理解を提供する。

DatastratoのプロダクトマネージャーであるLisa N. Caoは、最近Zilliz主催のUnstructured Data Meetupで講演を行い、次世代のAI/ML開発におけるメタデータレイクの重要な役割について議論した。リサはデータエンジニアとしての経験を生かし、メタデータレイクがどのようにデータ管理を合理化し、AI駆動環境におけるベクトルデータベース、ディープラーニングモデル、LLMなどの様々なテクノロジーと統合できるかについての洞察を共有した。

パロアルトで開催された6月のUnstructured Data Meetupで講演するリサ](https://assets.zilliz.com/DSC_0118_6e085bf1bb.JPG)

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このブログでは、Lisaの重要なポイントをまとめ、RAGパイプラインを本番環境に導入する際の課題を探ります。その前に、RAGとRAGの開発とデプロイメントにおける課題を簡単に紹介しよう。

RAG (Retrieval Augmented Generation)の簡単な紹介

RAG、すなわちRetrieval-Augmented Generationは、検索モジュールと生成モジュールを組み合わせることで、LLM応答を強化する先進的なフレームワークである。検索モジュールはMilvusやZilliz Cloudのようなベクトルデータベース（完全に管理されたMilvus）と埋め込みモデルから構成され、生成モジュールは通常ChatGPTのようなLLMです。

図1 RAGの仕組み](https://assets.zilliz.com/Figure_Vector_database_facilitating_RAG_chatbot_1a87eb1206.png)

図1 RAGの仕組み

ユーザがRAGアプリケーションにクエリを入力すると、検索モジュールのベクトルデータベースが大規模なテキストコーパスから最も関連性の高い文書を抽出する。これらの検索された文書は "トップ候補 "と呼ばれ、より正確な応答を生成するためにユーザのクエリコンテキストとしてLLMに供給される。RAGは、質問応答、チャットボット、知識管理システムなどのアプリケーションで特に有用である。

RAG開発における現在の課題

近年、RAGパイプラインには、再順位付けや再帰的検索、埋め込みやLLMベースの微調整技術に基づく洗練された検索手法など、精度とパフォーマンスを向上させるための多くの高度な技術が導入されている。さらに、RAGの機能を強化するために、ルーティングとクエリ計画のために設計されたエージェント型フレームワークが導入されている。

しかし、これらの進歩は新たな複雑性をももたらす。リサは、多くのAIチームがRAGを開発し実運用に展開する際に直面するいくつかの課題について議論した：

• 低い観測可能性：** RAGパイプライン内でドキュメントの取り込み速度やデータ分布の変化を監視することは困難です。RAGアプリケーションのベクターデータベースには数十億のドキュメントが保存されていることが多いため、ナレッジマネジメントのためにデータの変更や更新を追跡することは困難である。

• ライフサイクル管理:** 効果的なバージョン管理とライフサイクル管理は、データの変更と更新を追跡するために非常に重要です。コンプライアンスを確保するために、データの系譜を透過的かつ監査的に追跡するための堅牢なツールが必要です。

• レイテンシーと最適化：*** 高度な微調整と再帰的検索は、生成されたアウトプットの精度を向上させることができる一方で、レスポンスタイムを増加させ、レイテンシーの増大とユーザー満足度の低下につながる可能性がある。

• 複雑なユーザーからの問い合わせを LLM が正確に解釈することは困難であり、その結果、文脈やニュアンスに欠ける応答となる可能性があります。

• データ・プライバシー:** AIガバナンスはもう一つの課題であり、特にトレーニングに使用するデータにマスキングや暗号化を加えることになる。

• 継続的学習メカニズム：リサはRAGアプリケーションを新鮮なデータで更新し続けることを強調した。「継続的に更新されるデータにアクセスするモデルと、古くなったデータに依存するモデルには大きな違いがあります」と彼女は指摘する。しかし、継続的な学習メカニズムを導入することは、技術的に困難である。

• ベンダーのロックイン：パイプラインのニーズを単一のクラウド・サービス・プロバイダーに大きく依存することは、ベンダーのロックインにつながる可能性があり、別のエコシステムに移行することが難しく、コストがかかる。

このような課題を引き起こす根本的な問題のひとつは、組織全体におけるデータのサイロ化である。

組織間のデータサイロ：RAGの課題の主な要因

データのサイロ化は、構造的または技術的な障壁により、異なるチームや部門間でデータに容易にアクセスできない組織における一般的な問題である。このようなサイロは、業務レベル、様々なチーム間、または使用されているツールやアプリケーションの複雑さによって存在する可能性がある。

図2-組織の効率性に影響を与えるデータのサイロ](https://assets.zilliz.com/Figure_2_Data_Silos_Impacting_Efficiency_in_Organizations_5ff111f699.png)

図2：組織における効率性に影響を与えるデータのサイロ_」。

リサは、データのサイロ化という問題が蔓延していることを強調し、「どの企業も、"組織全体でデータの運用上の一貫性をどのように作るか？"という問いに取り組もうとしている」と指摘した。これは、チームがグローバルに分散し、異なるデータ・ストアで作業している場合には特に難しい。

また、異なるチーム間のサイロも存在する。例えば、BIアナリストとデータエンジニアは異なるツールを使用することが多く、効果的なコミュニケーションが取れないことがある。チームによっては、利用可能なデータにアクセスして処理するためのプログラミング知識や技術的スキルを有していない場合もある。例えば、DevOpsエンジニアはMLエンジニアのコードベースを理解するのに苦労するかもしれない。

データのサイロ化は、組織全体のシームレスなデータの流れを妨げるため、効果的なRAGパイプラインを構築し維持する能力に直接影響する。このような統合の欠如は、断片的なデータソース、データの使用における不整合、そして最終的には、包括的で最新のデータに依存するRAGシステムの展開における課題につながる可能性がある。

メタデータレイク：統合データ管理のギャップを埋める

上記のようなRAGの課題に対処するため、企業は組織全体のデータを統一、標準化、運用化するデータアーキテクチャ・ソリューションを必要としている。メタデータレイクは、メタデータ-ソース、構造、フォーマット、使用法、系統などに関する情報-を保存・管理するための柔軟なアーキテクチャを提供する。

メタデータレイクとは？

メタデータレイク、またはデータレイクのメタデータ管理は、組織内のさまざまなソースからのメタデータを保存する集中型リポジトリです。メタデータ**は、データレイク内のデータのコンテキストと理解を提供する記述情報である。通常、データソース、品質、系統、所有権、コンテンツ、構造、コンテキストなどの詳細が含まれる。

図3-統一されたメタデータ管理.png](https://assets.zilliz.com/Figure_3_A_unified_metadata_management_db08079599.png)

図3：統一されたメタデータ管理

生データを保存する従来のデータレイクとは異なり、メタデータレイクは、異なるシステム、データベース、アプリケーションにまたがるデータ資産に関連するメタデータを管理、整理し、アクセス可能にすることに重点を置く。

図4-異なるデータアーキテクチャ設計の比較](https://assets.zilliz.com/Figure_4_Comparing_different_data_architecture_designs_b38dff5a67.png)

図4：さまざまなデータ・アーキテクチャ設計の比較_」()

メタデータレイクの利点

• メタデータレイクは一元化されたカタログとして機能し、すべてのメタデータを保存して、チームやユーザーが組織全体のデータ資産を発見しやすくします。

• アクティブ・メタデータ： **メタデータ・レイクはアクティブ・メタデータを可能にし、アクションをトリガーしてオーケストレーテッド・パイプラインと統合することで、タスクを自動化し、手作業による介入の必要性を低減します。

• メタデータはさまざまなアプリケーションに組み込むことができ、データ・エコシステム全体のシームレスな統合と相互作用を促進します。

• AIガバナンスの強化： **メタデータ管理を一元化することで、一貫したガバナンス・ポリシーの導入が容易になり、コンプライアンスとデータ品質が保証されます。メタデータレイクは、詳細なデータ系統の追跡、アクセス制御、監査機能もサポートします。

• 豊富なメタデータの活用：** メタデータの一元管理により、エンリッチメント、データマスキング、分類など、より豊富なメタデータの活用が可能になり、データ品質、セキュリティ、ユーザビリティが向上します。

全体として、メタデータレイクはデータライフサイクル管理を簡素化・自動化し、技術チーム間のコラボレーションを容易にし、RAG開発の妨げとなるデータのサイロ化を解消します。

デモGravitino を使用したメタデータレイクの構築

リサは、Gravitinoを使ってメタデータレイクを開発したオープンソースプロジェクトでの経験を共有した。このプロジェクトは、AWS、Azure、GCPを含む複数のクラウドサービスプロバイダーをサポートするデータカタログを作成することを目的としていた。S3バケット、Milvus vector database、HiMetastores、その他のデータストアなど、様々なデータソースをメタデータレイクに登録することができる。Gravitinoはまた、アクセス制御やデータの系統を追跡し、監査を容易にするためのツールを提供します。

図5- Gravitinoで構築されたメタデータレイクアーキテクチャ](https://assets.zilliz.com/Figure_5_The_metadata_lake_architecture_built_with_Gravitino_0b2e70f765.png)

図5：Gravitinoで構築されたメタデータレイクアーキテクチャ

このアーキテクチャでは、REST APIを使用して、さまざまなアプリケーションにメタデータを提供する。コネクトレイヤーは、メタデータレイクに格納する前に、すべてのデータを共通のスキーマに変換する。Gravitinoは、表形式と非表形式のデータフォーマットの両方をサポートし、データのセキュリティを確保するためにタグベースのマスキングを可能にする。

AIチームはまた、ナレッジグラフとベクトルストアをメタデータ管理フレームワーク内に統合し、統一カタログを作成することができる。カタログの統合された性質により、クエリーはソースデータを移動することなくメタデータにアクセスできる。ジョイン操作はインメモリーまたは定義された場所で行われ、パフォーマンスを最適化し、分散環境全体でデータの整合性を維持する。

結論

メタデータレイクは、メタデータを管理し、AIやMLのワークフローと統合するAIカタログへと進化しつつある。これらの湖は、RAG開発、モデル登録、AIガバナンス、高度なアナリティクスの実装を支援することができる。データ運用のための統一されたプレーンを提供することで、メタデータレイクはチームにメタデータ分析における観測可能性を維持し、異なるクラウド環境とMilvus vector databaseのようなデータソース間のスムーズな移行を保証し、ガバナンスフレームワークをシームレスに維持する力を与える。AI技術の進歩に伴い、メタデータレイクは次世代のAI/MLアプリケーションをサポートする上で重要な役割を果たすだろう。

参考資料

• YouTubeでのリサのミートアップ講演のリプレイ](https://youtu.be/ntiA36Skdrw?list=PLPg7_faNDlT7SC3HxWShxKT-t-u7uKr--&t=3753)

• 生成AIリソースハブ｜Zilliz](https://zilliz.com/learn/generative-ai)

• あなたのGenAIアプリのためのトップパフォーマンスAIモデル｜Zilliz](https://zilliz.com/ai-models)

• RAGとは](https://zilliz.com/learn/Retrieval-Augmented-Generation)

• ベクターデータベースとは何か、どのように機能するのか](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)

• AI・機械学習・ベクトルデータベース学習センター](https://zilliz.com/learn)