Last reviewed 2025-09-22 UTC
次に、 Google Cloudで検索拡張生成（RAG）対応の生成 AI アプリケーションをデプロイするためのリファレンス アーキテクチャのリストを示します。
| リファレンス アーキテクチャ | 説明 |
|---|---|
| Google Agentspace と Vertex AI を使用した生成 AI 用 RAG インフラストラクチャ | Google Agentspace を統合プラットフォームとして使用し、リアルタイムのデータ可用性とコンテキスト検索の強化を必要とするエンタープライズ アプリケーション向けにエンドツーエンドの RAG データフローをオーケストレートするエージェント駆動型アーキテクチャ。 |
| Vertex AI とベクトル検索を使用した生成 AI 用の RAG インフラストラクチャ。 | 大規模なアプリケーション向けに最適化された高パフォーマンスのベクトル検索を提供する、フルマネージドのサーバーレス アーキテクチャ。 |
| Vertex AI と AlloyDB for PostgreSQL を使用した生成 AI 用 RAG インフラストラクチャ。 | ベクトル エンベディングをオペレーショナル データとともに Cloud SQL や AlloyDB for PostgreSQL などのフルマネージド データベースに保存するフルマネージド データベース アーキテクチャ。 |
| GKE と Cloud SQL を使用した生成 AI 用 RAG インフラストラクチャ | Ray、Hugging Face、LangChain などのオープンソース ツールを使用してカスタム アプリケーションを構築するための最大限の制御を提供する、柔軟なコンテナベースのアーキテクチャ。 |
| Vertex AI と Spanner Graph を使用した生成 AI 用 GraphRAG インフラストラクチャ | ベクトル検索とナレッジグラフ クエリを組み合わせて、相互接続されたコンテキスト データを取り出す高度な RAG アーキテクチャ。これにより、生成 AI のレスポンスがより詳細で関連性の高いものになります。 |