生成AIの力を借りてナレッジベースを構築した話

目標作り

・１のクライアント部分を、Windows＋ubuntuで実現する
・２はナレッジベースを導入して、出来るだけ安く構築する
・エラーは全て生成AIで解決する

ubuntuで構築

全て記載すると大変なので時間のかかった箇所をメインに記載していきます。

Ubuntuのインストールは割愛しますが、特に困ったのは
ところどころコマンドがWindows側にインストールしたコマンドを実行してしまう事でした。
こちらはWSL2でWindowsのPATH設定が引き継がれるのを解除する事で解決。

その後の手順は引用元の通り進めると、いくつかエラーになります。
エラー対応させる生成AIはGeminiにしました。

例えばこんなエラーの時
deprecated @aws-amplify/backend-secret@1.3.0: backend-cli 1.6.0 does not work with Amplify Hosting service

このようにエラーメッセージを投げると的確に回答してくれます。
体感として８割ぐらいは正解を教えてくれるのですが、大体はモジュールの問題＞環境の問題という順番で提案してくるので、
前述のようにWSL環境の問題に辿り着くには時間がかかる傾向があります。

バックエンドの設定

続いてこちらの設定

モデルアクセスで他を使いたい場合はどこを見れば良いのか
コンソールを確認すると、まったく同じ名前では無い模様。

これについては、@cdklabs/generative-ai-cdk-constructsのソースを確認する必要がありました。
参考
※ただしこの手順ではモダリティが「埋め込み」とされているものだけ使えるようでした。

料金を安くしたい

そんなこんなでナレッジベースの構築が出来たのですが、
２の出来るだけ安く構築する壁がありました。

OpenSerchで１日8ドルほど使っているので、１か月２４０ドルぐらいです。
現状ではこれが一番安いものになります。

以下は、OpenSerch Serverlessの
Collectionsの設定でデプロイタイプを開発/テストモードで作成する時の項目になります。
※作成後に変更は出来ない項目になります。

感想

・エラー内容を生成AIに投げると答えられないものもありますが、８割程度は正しい回答を貰えるのでストレス無く構築できました。
・Windows＋Ubuntuが思ったより動作が早く快適でした。
・今度はフロントエンド部分を凝って作りたい

最後になぞなぞを解いてもらいました。

本当は１２と答えて欲しかったのですが、ちょっと頑固みたいですね(笑)

最後までお読みいただきありがとうございました

この記事を書いたメンバー

Web/AIチーム 石黒　和哉