エージェントRAGの説明:AIエージェントによるよりスマートな検索

ジェネレーティブAIの急速な進歩により、人々が職場で情報にアクセスし、情報に基づいて行動する方法が変化しています。大規模言語モデル（LLM）は、自然言語を解釈して人間のような応答を生成するための強力なツールになりましたが、それでも限界があります。最も注目すべきは、データがすでにトレーニングの一部になっていない限り、リアルタイムの知識や組織固有の知識にアクセスできないことです。

この問題の解決策の1つは、検索拡張生成（RAG）です。LLMの生成機能と信頼できるソースからの動的なデータ検索を組み合わせることで、RAGはより正確で最新の回答を可能にします。

しかし、タスクとクエリがより複雑になるにつれて、従来のRAGシステムでも不十分になる可能性があります。そこで、エージェントRAGの出番です。自律型AIエージェントを検索パイプラインに組み込むことで、より深い推論、よりスマートなルーティング、より適応性の高いワークフローを実現するアプローチです。

エージェントRAGとは何ですか?

Agentic RAGは、検索拡張世代の次世代実装です。意思決定を行い、アクションを計画し、ツールや他のエージェントとリアルタイムで調整する自律的なコンポーネントであるAIエージェントを組み込むことで、従来のRAGシステムを強化します。

これらのエージェントは、事前に定義された厳格なワークフローには従いません。代わりに、各タスクに必要なものを動的に評価します。つまり、どのソースを照会するか、コンテキストを絞り込む方法、正確で役立つ回答を生成するための手順の順序を決定するためです。

これにより、エージェントRAGは、ニュアンス、ドメインの専門知識、適応性が求められる複雑で多段階のワークフローにより適したものになります。

エージェント型RAGと従来のRAGの違い

従来のRAGは通常、ドキュメントを取得してLLMに送り、応答を生成するという静的な順序に従います。単純なクエリには適していますが、コンテキストが不明な場合や、タスクに複数のシステムにわたる推論が必要な場合は不十分な場合があります。

Agentic RAGは、より柔軟でインテリジェントなアプローチを導入しています。エージェントは次のことができます。

• 適応 見つけたもの（または見つからなかったもの）に基づいてリアルタイムで検索します。
• 検証 また、再クエリを実行したり、代替ソースを調べたりして、コンテキストを絞り込みます。
• ブレークダウン 複雑なタスクをサブタスクにして他のエージェントに割り当てます。
• 引っ張る 単一のナレッジベースに頼るのではなく、複数のシステムから取得できます。
  

要するに、エージェントRAGは単に情報を取得するだけでなく、プロセスを通じて推論を行い、目の前のタスクへのアプローチを調整します。

AIエージェントはどのようにしてRAGを強化するのでしょうか？

AIエージェントは、検索パイプラインに意思決定と専門化をもたらします。やみくもにデータを引き出すのではなく、どのようなアクションをいつ取るべきかを決定する、コラボレーターのように振る舞います。

たとえば、誰かが「この契約を要約し、当社の調達ポリシーに違反するものがあれば報告してください」と尋ねた場合、代理店のRAGシステムは次のようなことをする可能性があります。

1. 1人のエージェントを使用して契約から重要な条項を抽出します。
2. 内部ウィキから調達方針を取得するには別の方法を使用してください。
3. 3 つ目を使用して、競合を比較して強調表示してください。
4. 結果をわかりやすい言葉で要約し、確認できるようにしてください。
   

各エージェントは特定のドメインまたはタスクに特化できるため、システムはユースケース全体でより効果的に拡張でき、より質の高い結果を提供できます。

従来のRAGと比較した場合のエージェントRAGの主な利点

よりスマートで関連性の高い対応

エージェントは、適切なコンテキストが得られるまで検索を繰り返すため、最終出力の品質と精度が向上します。

複雑さを考慮した設計

契約の分析、セールスノート全体の傾向の把握、複数段階のサポートワークフローの処理など、エージェントシステムは階層化されたタスクを端から端まで管理できます。

スケーラブルでモジュール式

新しいシステムから移行したり、新しいドメインに拡張したりする必要がありますか？Agentic RAGでは、パイプライン全体を書き直さずに新しいエージェントやツールを追加できます。

生きた知識に基づく

エージェントRAGは、チームが使用するツールやデータに直接接続することで、時代遅れのスナップショットではなく、リアルタイムの情報に基づいて回答を提供します。

エージェント RAG アーキテクチャとコンポーネント

エージェントRAGシステムは、連動して検索、推論、応答を行うモジュラーコンポーネント上に構築されています。これらには以下が含まれます。

ルーターエージェント

これらはタスクを評価し、クエリに最適なソースまたはツールを決定し、単純な実装ではトラフィックコントローラーの役割を果たします。

マルチエージェントシステム

より複雑なセットアップでは、エージェントは特定のシステムからの検索や特定のドメインの処理に特化しています。調停エージェントが作業を調整し、タスク全体が確実に完了するようにします。

計画および推論エージェント

これにより、ユーザーからのプロンプトを分類し、タスクシーケンスを決定し、潜在的なエッジケースを特定できるため、より詳細な分析と柔軟性が得られます。

サポートコンポーネント

• 知識ベースのLLMは、状況に応じた応答を生成します。
• ベクターリポジトリは、迅速かつ正確な検索を可能にします。
• ツールインターフェース (API) は、エージェントをCRM、チケットツール、データベースなどの内部システムに接続します。
  エージェントメモリは、過去のステップとタスク間で共有されたコンテキストを追跡します。

アプリケーションとユースケース

エージェントRAGシステムは、知識がシステム間で断片化されているエンタープライズ環境で特に役立ちます。一般的な用途には以下が含まれます。

ワークフローの自動化とナレッジサポート

5 つのツールを検索したり、同僚にメッセージを送ったりしなくても、従業員が状況に応じた回答を即座に得られるようにします。

文書の要約と分析

法務、人事、財務の各チームは、エージェント型RAGを活用して密度の高い資料から重要なポイントを抽出し、それを社内ポリシーと整合させることができます。

パーソナライズされた結果

誰かの役割、チーム、過去の活動に合わせて調整された情報を表示して、内部検索や AI アシスタントのエクスペリエンスを向上させます。

研究と発見

商品チームや戦略チームが、手作業で何度も検索しなくても、複数のデータセットからインサイトを引き出すことができます。

エージェント RAG システムの実装

エージェンシーRAGシステムを立ち上げるには、LLMをプラグインするだけでは不十分です。そのためには、考え抜かれたインフラストラクチャ、信頼できる調整、適切な統合が必要です。

重要なことは次のとおりです。

言語モデルの基盤

指示を受けたり、外部コンテンツを参照したり、会社の知識や意見を把握したりできるLLMを利用しましょう。

データインフラストラクチャ

組織の仕組みを反映したベクターデータベースやインデックス戦略など、高速で正確な、権限に応じたアクセスをサポートする検索システムを選択してください。

エージェントオーケストレーション

エージェントコラボレーション、メモリ、フォールバックロジックをサポートするフレームワークを活用してください。これにより、システムは成功経路とエッジケースの両方を処理できるようになります。

ツール統合

エージェントは、Wiki、CRM、チケットツール、データウェアハウスなど、チームが毎日使用するシステムの情報にアクセスし、それに基づいて行動できる必要があります。

オブザーバビリティとセーフガード

大規模環境で信頼性を維持するには、エージェントシステムにはロギング、パフォーマンス監視、および何か問題が発生したときに正常に回復する方法が必要です。

エンタープライズ AI の次のステップ

エージェントRAGは単なる技術的な改善ではありません。これは、AI が実際の仕事をサポートする方法に変化をもたらしています。受動的な検索を能動的な推論に変えることで、エージェントシステムは質問に答えるだけでなく、問題の解決にも役立ちます。

そして、それが重要な洞察です。エージェントRAGはAIをよりスマートにするだけでなく、より有用にします。適応、コラボレーション、計画を行うことで、AI がツールというよりはチームメイトのように機能するようになります。

責任を持って効果的にAIを拡張したいと考えている組織にとって、このモデルは進むべき道筋となります。従業員がより迅速に回答を得られるだけでなく、より良い回答を得られるようになります。自動化は専門知識に取って代わるものではなく、強化するものです。そして、AIは生産性の向上から戦略的優位性へと進化します。

そのようなAIの未来に向けて構築しているのであれば、エージェントRAGは検討する価値があります。 デモをリクエストする Glean がどのように職場を変革できるかを調べてください。