Google Cloudは、Document AIのLayout ParserとBigQueryの統合を発表しました。これにより、開発者は強力なRAGパイプラインを簡単に構築できるようになります。ML.PROCESS_DOCUMENTや他のBigQuery機械学習関数を利用することで、ドキュメントの前処理、埋め込みの生成、意味検索をすべてBigQuery内でSQLを使って行うことができます。この統合は、RAGパイプラインの重要な課題である、財務諸表のような複雑なドキュメントの解析に対処できるため、特に注目に値します。ドキュメントを意味的に関連する小さな単位に分割することで、Layout Parserは取得した情報の関連性を向上させ、大規模言語モデル（LLM）からより正確な回答を得ることができます。さらに、ドキュメントのソース、チャンクの位置、構造情報などのメタデータをチャンクと一緒に生成できるため、RAGパイプラインが強化され、検索結果のフィルタリング、絞り込み、コードのデバッグが可能になります。RAGパイプラインにおける複雑なドキュメント処理の問題を解決することは、RAG技術をよりアクセスしやすく、スケーラブルにするための大きな一歩です。