ベースアプリケーションのデプロイ

セットアップと設定

10 minutes

この章では 1-base-app フォルダで作業します。以下の手順でPython環境の作成、シークレットの設定、データベースの起動、エージェントが必要とするサンプルデータの読み込みを行います。

Exercise ベースアプリケーションのセットアップ
1

ラボインスタンスにログイン

ワークショップのEC2インスタンスに接続します（接続情報はインストラクターから提供されます）。 ヘルスケアアシスタントは ~/workshop/healthcare-assistant/ に事前にロードされており、OPENAI_API_KEY は環境に設定済みです。
2

Kubernetes Secretの作成

以下のコマンドを実行してKubernetes Secretを作成します。アプリケーションはこれを使用してOpenAIモデルに接続します。

bash 
kubectl create secret generic openai-api \
  --from-literal=openai-api-key="$OPENAI_API_KEY" \
  --from-literal=openai-api-endpoint="$OPENAI_BASE_URL"
3

Kubernetes Config Mapの作成

以下のコマンドを実行してKubernetes Config Mapを作成します。アプリケーションが使用する追加の設定パラメータが格納されます。

bash 
cd ~/workshop/healthcare-assistant/1-base-app
kubectl apply -f healthcare-assistant-config.yaml
4

PostgreSQLデータベースの起動

ヘルスケアアシスタントは、薬のFAQエンベディングと患者レコードを pgvector 拡張機能付きのPostgreSQLに保存します。以下のコマンドでKubernetes上にPostgreSQLを起動します。

bash 
cd ~/workshop/healthcare-assistant/1-base-app
kubectl apply -f postgres.yaml

PostgreSQLが実行中であることを確認します。

bash 
kubectl get pods -l app=postgres
5

Dockerイメージのビルド

ベースアプリディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行してアプリケーションのDockerイメージをビルドします。

bash 
cd ~/workshop/healthcare-assistant
docker build -f 1-base-app/Dockerfile -t localhost:9999/healthcare-assistant:base-app .
docker push localhost:9999/healthcare-assistant:base-app

ヒント

Dockerイメージのビルドに問題がある場合、またはビルドに5分以上かかる場合は、ビルド済みのDockerイメージを使用できます。その場合は、~/workshop/healthcare-assistant/1-base-app/k8s.yaml ファイルを編集し、イメージを ghcr.io/splunk/healthcare-assistant:base-app に変更してください。
6

ベクトルデータとリレーショナルテーブルの読み込み

薬のFAQをpgvectorにエンベディングし、患者レジストリをPostgreSQLに読み込みます。ヘルパースクリプトが両方を実行します。

bash 
cd ~/workshop/healthcare-assistant/1-base-app
kubectl apply -f setup-job.yaml

これにより python helpers/setup_vectordb.py local が実行され、docs/qa.csv から healthcare_local_index pgvectorコレクションが作成され、docs/relational_patient.csv から healthcare_patient テーブルが作成されます。

以下のコマンドでジョブを監視します（ジョブの開始まで30〜60秒かかる場合があります）。

bash 
kubectl logs -f job/vectordb-setup