はい、ご認識の通りです。Databricksを利用してRAG（検索拡張生成）などのAIシステムを構築・運用することで、複数の側面からコストを最適化し、コストパフォーマンス良く実現することが可能です。

主に以下の4つの理由でコストが抑えられることが分かります。

• ゼロからの構築が不要（開発・インフラコストの削減）: Databricks（特にMosaic AIと呼ばれるAI機能群）には、RAGに不可欠なデータ検索機能（Vector Search）やツール連携、関数呼び出しの機能が初めから組み込まれています。複数のツールを繋ぎ合わせてAIシステムをゼロから構築する必要がなく、インフラ管理の手間も省けるため、開発期間とコストを大幅に削減できます。
• LLM（言語モデル）利用料のコントロール: Databricksの「AI Gateway」という機能を通すことで、OpenAIやAnthropic、あるいは独自のモデルなど、さまざまなAIモデルへのリクエストを一元管理できます。これにより、パフォーマンスやコストの要件に合わせて使用するモデルを柔軟に切り替えることができます。また、コストトラッキングやレート制限機能も備わっているため、APIの予期せぬ過剰利用（コストの暴走）を防ぐことが可能です。
• オートスケーリングによる無駄なインフラ費用の排除: Databricksは、ワークロード（処理の負荷）の需要に基づいてコンピュートリソースを自動的にスケーリング（増減）させます。そのため、実際に使用した分しか課金されず、使っていないサーバーに対する無駄な支出を抑えることができます。
• 独自モデルの学習コスト削減: RAGの精度を上げるためなどに独自のカスタムモデルをトレーニング（ファインチューニング）する場合でも、Databricksが持つ分散コンピューティングの最適化技術により、計算にかかるコストを大幅に削減できるとされています。

このように、インフラ基盤の自動最適化から、開発の手間の削減、そして日々のLLMのAPI利用料の管理まで、AI開発から運用までのライフサイクル全体でトータルコストを抑えやすい設計になっている点が、DatabricksでRAGを構築する大きな強みと言えます。