ベースアプリケーションのデプロイ

アプリケーションの実行

5 minutes

データベースのロードとシークレットの設定が完了したら、アプリを起動して2つの主要なエージェントパスを試します。

Exercise アシスタントの実行と試用
1

ヘルスケアアシスタントアプリのデプロイ

以下のコマンドを実行して、ヘルスケアアシスタントアプリをデプロイします。

bash 
cd ~/workshop/healthcare-assistant/1-base-app
kubectl apply -f k8s.yaml

アプリケーションのPodが実行中であることを確認します。

bash 
kubectl get pods -l app=healthcare-assistant

EC2インスタンスのIPアドレスとポート81を使用して、ブラウザでヘルスケアアシスタントアプリを開きます。

text 
  External URL: http://98.86.181.9:81

Healthcare assistant home screen

2

RAGパスを試す

薬に関する質問のサンプルボタンをクリック（または入力）します。

What is the dosage and common side effects of Lisinopril?

エージェントが search_medicine_qa ツールを呼び出し、pgvectorから一致するチャンクを取得して、根拠に基づいた回答を返します。

Healthcare assistant home screen

3

Text-to-SQLパスを試す

次に、患者検索の質問をします。

Can you look up information for patient P001?

エージェントが get_patient_info を呼び出し、healthcare_patient テーブルに対してSQLを生成し、患者の詳細情報を返します。

Healthcare assistant home screen

何が足りないか

アプリは動作していますが、現時点ではエージェントが何をしたかの 記録がありません。どのツールが呼び出されたか、何が取得されたか、どれだけのトークンが使用されたか、回答が正しかったかどうかさえ確認できません。もしアシスタントが患者に用量を2倍にするよう伝えたとしても、それを知るのはツールからではなくソーシャルメディアからになるでしょう。次の章でSplunk Agent Observabilityを使ってアプリを計装することで、まさにこのギャップを埋めていきます。

患者検索の質問をした際、エージェントはどのツールを呼び出し、どのバックエンドにアクセスしますか？

回答を表示
エージェントは get_patient_info を呼び出し、Text-to-SQLを使用してPostgreSQLの healthcare_patient テーブルに対する SELECT クエリを生成し、一致する行を返します。