地方エンジニアの学習日記

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【SRE】SREがRAGを活用するには？

概要

近年、AIの活用が急速に進んでおり、特にRetrieval-Augmented Generation（RAG）は、情報検索と生成AIを組み合わせた技術として注目を集めています。RAGは、インフラエンジニアにとっても有用な技術であり、トラブルシューティングや運用の効率化に役立ちます。本記事では、インフラエンジニアがRAGを活用する方法について分かりやすく解説します。

RAGとは？

RAGは、大規模言語モデル（LLM）に外部の情報を検索させ、その情報をもとにテキストを生成する技術です。通常のLLMは学習時点のデータしか持ちませんが、RAGを活用すると最新の情報を取得しながら回答を生成できるため、より正確で有用な結果を得ることができます。

RAGの基本的な仕組み

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）に対して情報検索（Retrieval）を組み合わせることで、より正確かつコンテキストに即した回答を生成する手法です。この仕組みは、主に以下のステップで構成されます。

1. ユーザーからのクエリ受信

ユーザーが質問やリクエストを入力すると、それがRAGのシステムに送信されます。

2. 関連情報の検索（Retrieval）

事前に構築されたデータベースやドキュメントストア（例えば、ベクトルデータベース）から、クエリに関連する情報を検索します。この検索には以下の手法が使われます：

  • ベクトル検索（Embedding Search）
    • クエリを埋め込みベクトル（Embedding）に変換し、コサイン類似度などを用いて類似度の高いデータを取得。
  • キーワード検索（BM25など）
    • 伝統的な情報検索技術を用いて関連する文書を取得。

3. 言語モデルへの情報提供

検索された情報は、プロンプトの一部としてLLMに入力されます。これにより、モデルは事前学習データだけでなく、最新の情報や組織内のドキュメントなど、必要なコンテキストを含めた応答が可能になります。

4. 回答の生成（Generation）

LLMは、取得した情報をもとに自然言語での回答を生成します。この際、以下のような調整が行われることがあります。

  • 情報の要約
  • 矛盾の排除
  • 形式の最適化（リスト化、表形式など）

5. ユーザーへの出力

最終的に生成された回答がユーザーに提供されます。

https://www.dir.co.jp/world/entry/solution/rag

インフラエンジニアがRAGを活用するメリット

1. トラブルシューティングの効率化

インフラ運用では、障害発生時に迅速な原因特定と対処が求められます。RAGを活用することで、

  • 過去の障害対応ログやナレッジベースから関連情報を素早く検索
  • その情報をもとに具体的な解決策を提案

といった対応が可能になります。

例えば、「特定のエラーメッセージが出た場合の対応方法」をRAGに尋ねると、過去のインシデント情報をもとに具体的な解決策が提示されるため、対応スピードが向上します。

2. システム運用の自動化

RAGを活用することで、インフラ運用の自動化も進められます。例えば、

  • インフラドキュメントの自動更新: 変更履歴や最新の設定をもとに、設定ドキュメントを自動生成。
  • コマンド補完: 運用ツールのコマンドや設定ファイルの書き方を自動で補完・提案。
  • CI/CD パイプラインの最適化: 既存の設定やベストプラクティスを参照し、適切なパイプラインの設定を提案。

これにより、ヒューマンエラーを削減し、運用の品質を向上させることができます。

3. 障害予測とインシデント対応の支援

インフラエンジニアがRAGを活用することで、障害予測やインシデント対応の効率化が可能になります。

  • 異常検知システムと組み合わせ
    • 監視ツール（Datadog, Prometheus など）のログを解析し、類似の障害事例を検索。
    • 予測される影響範囲や推奨される対処法を提示。
  • インシデント対応支援
    • 過去の対応ログから、適切な対応手順を生成。
    • SLO/SLAの達成状況をリアルタイムに分析し、対応の優先度を提示。

インフラエンジニア向けのRAG実装例

1. OpenAI API + ベクトル検索（FAISSなど）

簡単なRAGシステムを作る場合、以下のような技術スタックが考えられます。

  • 言語モデル: OpenAI GPT-4 / Claude / Llama など
  • データストア: PostgreSQL, Elasticsearch, FAISS（ベクトル検索）
  • データソース: インフラ関連のドキュメント、ログ、ナレッジベース

例えば、

  1. 過去のインシデント対応ログを FAISS に保存
  2. ユーザーの質問（エラーメッセージなど）を受け取る
  3. FAISS で類似事例を検索し、OpenAI API にコンテキストを渡す
  4. 過去の対応事例をもとに、具体的な解決策を提案

といった形で、RAGを活用できます。

https://speakerdeck.com/ryuichi1208/aiqian-ti-nosabisuyun-yong-tutenandarou-1122ee7d-3d66-4920-9933-4c975ff16b9a?slide=18

2. Datadog + LLM によるリアルタイム分析

Datadog のログ分析機能とRAGを組み合わせることで、リアルタイムでの障害対応支援が可能になります。

  1. Datadog でアラート発生 → 障害ログを自動取得
  2. 過去の類似インシデントを検索し、RAGで解決策を提示
  3. SLO違反リスクを分析し、影響を可視化
  4. エンジニアに対応手順を提案

このように、監視ツールと連携することで、より実践的なRAG活用が可能です。

https://docs.datadoghq.com/ja/llm_observability/ https://github.com/DataDog/llm-observability

ノーコードでRAGを実装するには？

RAGを活用したいものの、コードを書かずに実装したいというニーズもあります。ノーコード・ローコードツールを利用すれば、エンジニアでなくても簡単にRAGを導入できます。

1. ノーコードツールを活用したRAG構築

  • Google Vertex AI や Azure OpenAI Service などのクラウドプラットフォームを活用すると、設定だけでRAGを組み込める。
  • LangChain Hub などのサービスを利用すれば、既存のテンプレートを使って短時間でRAGを構築可能。

また、最近だとOSSとして開発されているDifyやn8nといったツールも人気です。DockerやKubernetesで動かすための方法も公式から提供されており周辺の知識を持っているインフラエンジニアであればすぐに動かせるツールとなっております。

https://github.com/langgenius/dify https://github.com/n8n-io/n8n

2. 既存のデータと組み合わせる

  • NotionやConfluenceのドキュメントをRAGのデータソースとして活用し、知識を効率的に検索。
  • DatadogやBigQueryと連携し、リアルタイムの監視データをもとに動的に回答を生成。

このように、RAGは社内のナレッジベースと組み合わせることで、より実用的な形で活用できます。

3. チャットボットとしての利用

  • SlackやTeamsに統合し、社内のナレッジベースからインフラ関連の質問に自動応答。
  • ZapierやMake（Integromat）を活用し、RAGを簡単にワークフローに組み込む。

ノーコードでのRAG導入により、インフラエンジニアだけでなく、非エンジニアのチームメンバーも効率的に情報を活用できるようになります。

まとめ

インフラエンジニアがRAGを活用することで、

といったメリットを享受できます。

特に、監視ツールとの連携や過去のナレッジを活用することで、RAGの恩恵を最大限に引き出すことが可能です。今後、インフラ運用においてもAIの活用がますます進む中、RAGを上手く取り入れることで、効率的なインフラ管理が実現できるでしょう。