エージェンティックRAG

エージェンティックRAGは、インテリジェントエージェントを従来のRAGシステムに統合することで、自律的なクエリ解析や戦略的意思決定を可能にし、情報検索を強化します。リアルタイムの適応型クエリ応答、自動化サポート、社内ナレッジマネジメントなどに活用されています。

エージェンティックRAGとは？

エージェンティック検索拡張生成（RAG）は、従来のRAGシステムにインテリジェントエージェントを統合した高度なAIフレームワークです。従来のRAGは、大規模言語モデル（LLM）と外部知識ソースを組み合わせることで、LLMに追加のコンテキストを与え、回答の精度を高めます。エージェンティックRAGはこの基盤の上に構築されており、AIエージェントがクエリを自律的に分析し、戦略的な意思決定やマルチステップ推論を実行できるようにします。このアプローチにより、多様なデータセットにまたがる複雑なタスクを管理でき、動的かつ柔軟な情報検索が実現します。

Agent use Document Retriever and decides if the document is relevant to the input query

エージェンティックRAGの活用方法

エージェンティックRAGは、複雑な情報検索タスクの効率と精度を向上させるために主に使用されます。AIエージェントを活用することで、静的なルールベースシステムを超え、リアルタイム計画と実行が可能なインテリジェントで適応的なフレームワークを導入します。これらのエージェントは、複数のデータソースや外部ツール、APIを活用して情報を検索・評価・統合し、より包括的で文脈に合った回答を提供します。

主なユースケース

リアルタイム適応型クエリ応答

エージェンティックRAGは、従業員や顧客が必要とする正確な情報を迅速に提供し、効率的なデータ管理によって生産性を向上させます。

自動化サポートシステム

エージェンティックRAGによる迅速かつ正確な回答提供により、人的対応の負担を軽減し、効率と応答速度の向上を実現します。

社内ナレッジマネジメント

エージェンティックRAGは、組織内で重要な情報へのアクセスを効率化し、従業員が迅速かつ的確な意思決定を行えるよう支援します。

リサーチおよびイノベーション支援

戦略的な取り組みのために関連データを統合・提示し、イノベーションやリサーチ活動をサポートします。

エージェンティックRAGの主な特徴

• 適応的推論：ユーザーの意図を解釈し、情報検索のための戦略的計画を立て、データソースの信頼性を評価するリースナーを活用します。
• 協調型エージェントネットワーク：幅広く多様なデータセットを扱う専門的なエージェントのネットワークとして機能します。
• 動的な計画と実行：リアルタイムでクエリプロセスの計画・最適化ができ、複雑なクエリへのより効果的な対応が可能です。
• インテリジェントな品質管理：エージェントはデータを取得するだけでなく、情報を評価・検証し、正確で信頼性の高い出力を保証します。
• 外部ツールの統合：多様な外部ツールやリソースを活用でき、情報収集・処理能力を強化します。

実装戦略

関数呼び出し機能を持つ言語モデル

エージェンティックRAGシステムは、関数呼び出し機能を持つ言語モデルを使用して構築できます。このアプローチにより、モデルは定義済みのツールと連携でき、ウェブリソースへのアクセスや引用、コード実行などが可能になります。

エージェントフレームワーク

FlowHunt、DSPy、LangChain、CrewAIなどのフレームワークは、エージェンティックRAGシステム構築を簡素化するためのテンプレートやツールを提供します。これらのフレームワークは、マルチエージェントシステムや外部リソースとの統合を促進し、システムの適応性と効率性を高めます。

ドキュメント判定用プロンプト

インデックス化されたドキュメントから見つかった文書をエージェントが判定するためのツールを用意する必要があります。以下は、見つかった文書を分類し、その文書がユーザーの質問に答えているかを判断するためのプロンプト例です。この判断に基づき、エージェントは検索プロンプトを書き換えて再検索することができます。

あなたは、取得した文書がユーザーの質問に関連しているかを評価する判定者です。
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取得した文書:
{context}
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ユーザーの質問: {question}
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文書にユーザーの質問に関連するキーワードや意味が含まれていれば、「関連あり」と判断してください。
関連性の有無を「yes」または「no」の2値で判定してください。

今後のトレンド

エージェンティックRAGは、AI技術の進化とともに発展を続けています。マルチモーダル検索やクロスリンガル機能、高度な自然言語処理による人間とコンピュータのインタラクション強化などがトレンドとなっており、エージェンティックRAGシステムの適用範囲と有効性が業界横断的に拡大しています。

まとめると、エージェンティックRAGはAI主導の情報検索における大きな進歩であり、複雑なクエリ管理や意思決定プロセスの高度化に貢献します。その適応力・推論力・外部知識の活用能力により、大規模で動的な情報環境に対応する強力なツールとなっています。

エージェンティックRAGの注目論文

1. RAG-DDR: Differentiable Data Rewardsを用いた検索拡張生成の最適化
   公開日: 2024-10-17
   本論文は、Differentiable Data Rewards（DDR）手法を用いて、大規模言語モデル（LLM）のハルシネーションを低減するための検索拡張生成（RAG）システムの最適化について論じています。従来の教師ありファインチューニング（SFT）手法の限界（RAGモジュールの過学習やエージェント間で異なるデータ嗜好を考慮できないこと）を指摘し、DDR手法によってデータ嗜好の整合性を高め、より良い出力を生成するエージェントの最適化を実現しています。実験では、特に取得知識に依存する小規模LLMにおいて、SFTよりもDDRの有効性が顕著であることが示されました。また、DDRはRAGモジュール間のデータ嗜好の整合性を高め、生成モジュールの情報抽出能力を向上させ、競合を軽減できることも明らかとなりました。詳細はこちら。

2. グラフを用いたエージェントベースの高度RAGシステムの実装手法に関する研究
   公開日: 2024-09-13
   本研究では、グラフ技術を活用した高度なRAGシステムの実装により、ナレッジベースQAシステムの信頼性向上を目指しています。従来のRAGシステムが抱える精度低下やリアルタイムデータ組み込みの困難さなどの課題を克服するために、LangGraphを活用して情報の信頼性と統合性を向上させ、より正確な回答を実現しました。論文では、実装手順やガイドラインも詳細に示されており、企業環境で高度なRAGシステムを展開するための実践的な資料となっています。このアプローチは、RAG出力の文脈理解向上やバイアス低減にも有効です。

3. 自動車業界向けPDFチャットボットのためのRAG技術最適化：ローカル展開Ollamaモデルによるケーススタディ
   公開日: 2024-08-12
   本論文は、自動車業界におけるオフラインPDFチャットボットのためのRAG技術最適化に関するケーススタディです。低スペックなローカル環境にLLMを展開する際の課題や、業界固有の複雑な文書処理・情報検索・生成能力の向上に取り組んでいます。最適化されたRAG技術の効果的な適用により、産業現場で効率的かつ信頼できるチャットボットを構築し、情報管理の改善可能性を示しました。カスタマイズされたRAG導入により、チャットボットのパフォーマンスやユーザー満足度が大幅に向上することが示唆されています。