RAG AI エージェントとは何ですか?

企業がタスクの自動化、運用の合理化、情報へのアクセスの改善のためにAIに注目するにつれて、検索拡張生成（RAG）はこの分野で最も有望な技術の1つになりました。RAGは、大規模言語モデル（LLM）とリアルタイムの検索メカニズムを組み合わせて、AIエージェントが最新の知識に基づいた関連性のある正確な応答を生成できるようにします。

しかし、それは実際にはあなたのビジネスにとってどのような意味を持つのでしょうか？

RAGはインテリジェントなものの作成を可能にします AI エージェント これにより、内部データソース全体で推論したり、外部のコンテキストを引き出したり、ユーザーに代わってアクションを実行したりできます。これらのエージェントはただ対応するだけでなく、従業員がよりスマートに、より速く働けるよう支援します。

RAG AIエージェントがどのように機能するのか、なぜ重要なのか、そしてGGlean がどのようにしてエージェントを次のレベルに引き上げているのかを詳しく見てみましょう。

検索拡張世代とは

Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、リアルタイムのドメイン固有の知識で大規模言語モデル（LLM）を強化する強力なAI手法であり、応答が正確で信頼性が高く、信頼できるデータに基づいていることを保証します。RAGを使用すると、静的なトレーニングデータだけに頼るのではなく、AIが企業ソースから関連情報を取得して組み込むことができるため、チームは幻覚のリスクを軽減しながらリアルタイムの洞察にアクセスできます。

RAGの中核には、次の2つの重要な機能があります。

1. 検索:AI は社内のナレッジベース、CRM、エンタープライズアプリを検索して、最も関連性が高く権限を意識した情報を引き出します。
2. 生成:LLMは、取得したデータを既存の知識と統合し、回答が首尾一貫しているだけでなく、状況に応じて正確で組織固有のものになるようにします。

大量の非構造化データを管理する企業にとって、RAGはゲームチェンジャーです。

• 正確性と関連性の向上 — AI が生成したコンテンツに、組織固有の最新の情報が確実に反映されるようにします。
• 幻覚を軽減 — 回答を検証済みの実際の企業データに基づいており、誤報のリスクを最小限に抑えます。
• ナレッジマネジメントの強化 — AIエージェントが手作業なしで全社からインサイトを取得して適用できるようにします。
• パーソナライズされたコンテクストに即したエクスペリエンスを提供 — AI は顧客固有のインサイトをリアルタイムで提供できるため、より深いエンゲージメントが促進されます。

企業がAI機能を拡大するにつれて、RAGはインテリジェントでエンタープライズ対応のAIシステムの主要なイネーブラーになりつつあります。AI が信頼できるリアルタイムの知識と連携することを保証することで、組織はセキュリティや正確性を損なうことなく、効率性、意思決定、イノベーションを新たなレベルに引き上げることができます。

RAG AIエージェントはどのように機能しますか？

RAG AIエージェントは、検索、推論、アクションを組み合わせてユーザーに代わって行動するように構築されています。舞台裏での動作は次のとおりです。

1. クエリの理解: エージェントはユーザーのリクエストを解釈し、正確に回答するために必要な情報の種類を特定します。
2. セマンティック検索: セマンティック検索を使用して接続されたデータソースを検索します。つまり、キーワードだけでなく、意味に基づいて結果をランク付けします。
3. レスポンス生成: 取得したコンテキストと独自の機能を組み合わせて、正確で信頼できる応答を生成します。
4. オプションアクション: 高度なユースケースでは、エージェントがフォローアップメッセージの送信、ワークフローの起動、文書の要約などの次のステップを実行することがあります。

このアーキテクチャにより、エージェントは単なるチャットボットではなく、ワークフローに積極的に参加できるようになります。

企業向けRAG AIエージェントのメリット

RAG AIエージェントは、すべての回答を検証済みのリアルタイムデータに基づいて行うことで、企業に明確な利点をもたらします。これにより、誤った情報を減らし、信頼を築き、アウトプットが正確で関連性があり、組織の知識やワークフローの微妙な違いに沿ったものであることが保証されます。これは、精度とコンプライアンスが譲れない業界にとって重要です。

RAG AIエージェントは企業のナレッジマネジメントも変革します。

• 非構造化データを実用的な洞察に変える — AIは散在する情報を体系的に整理し、検索や適用を容易にします。
• ワークフローの最適化とナレッジ共有の拡大 — 従業員は、手作業なしで、正しい答えを即座に得ることができます。
• 顧客と従業員のインタラクションを改善 — AIは、状況に応じた応答をリアルタイムで提供し、より魅力的でパーソナライズされた体験につながります。

RAG AIエージェントは、AIをよりスマートに、より安全に、エンタープライズ対応にすることで、生産性を高め、意思決定を合理化し、ビジネス全体のエンゲージメントを強化します。

Glean エージェント:一般的な AI チャットボットを超えて

Glean エージェントはエンタープライズグレードをベースに構築されています Work AI プラットフォーム。つまり、スマートなだけでなく、安全でスケーラブルで、組織の働き方に深く統合されているということです。

Gleanエージェントを際立たせるものは何ですか？

• ユニバーサルナレッジアクセス: Gleanエージェントは、構造化された企業データと非構造化された企業データをリアルタイムのインターネット知識と組み合わせて、内部と外部の両方のコンテキストに基づいた回答をユーザーに提供します。
• 水平統合: これらのエージェントは、1 つのチームやタスクにサイロ化されていません。サポート、エンジニアリング、人事、営業など、さまざまな部門を支援できます。
• エージェント推論: Glean エージェントは、複雑な多段階プロセスを処理し、確実な分析を行い、フォローアップを開始することさえできます。しかも、手を煩わせる必要はありません。
• ビルトイン ガバナンス: きめ細かな権限設定とエンタープライズグレードのセキュリティにより、回答は常にデータアクセス制御を尊重します。

Slack、Gmail、Zendesk、Salesforce など、チームがすでに使用しているツール全体に GGlean エージェントを組み込むことで、組織全体でよりスマートで連携のとれた仕事が可能になります。

RAG アーキテクチャ:シングルエージェントシステムからマルチエージェントシステムへ

すべてのRAGエージェントが同じように構築されているわけではありません。その背後にあるアーキテクチャは、タスクの複雑さ、取得するデータ量、およびシステムがどのように応答すると予想されるかによって異なる場合があります。ほとんどのデプロイメントは、シングルエージェントシステムとマルチエージェントシステムの 2 つのカテゴリのいずれかに分類されます。

シングルエージェント RAG (ルーティングエージェント)

単一エージェントのセットアップでは、1 人のAIエージェントが、ユーザーの質問の解釈から情報の取得、応答の生成までのプロセス全体を処理します。スマートで自己完結型のアシスタントと考えてください。クエリを評価し、最も関連性の高いデータソースを選択し、有用な回答を提供するために必要な情報を引き出します。

これは次のような場合に適しています。

• クエリは簡単です。
• データソースは明確に定義されています。
• スピードとシンプルさが最優先事項です。

多くのチームにとって、これは始めるのに最適な場所です。効率的で、集中力があり、実装も簡単です。

マルチエージェント RAG システム

クエリが複雑になったり、複数のドメインにまたがったりする場合、マルチエージェントアーキテクチャの方が柔軟性と精度を高めることができます。このセットアップでは、それぞれが特定のタスクを担当する専門エージェントのグループが協力して作業します。

仕組みは次のとおりです。

• 1 人のエージェントがクエリを解釈します。
• また、内部ツール、外部データ、顧客記録など、さまざまなソースから情報を取得する企業もあります。
• コーディネーター（または「マスターエージェント」）がプロセスを調整し、タスクを細分化し、最終的な対応をまとめます。

このモデルにより、エージェントはより階層化された質問を処理し、複数の視点を統合し、動的な企業環境に適応することができます。これは、データがさまざまな場所に存在し、ワークフローが相互に依存している大規模な組織で特に役立ちます。

RAG AI エージェントのユースケース

企業がRAGを活用したエージェントからすでに価値を見出している方法は次のとおりです。

• カスタマーサポート: エージェントは、リアルタイムの製品ドキュメント、以前のやり取り、CRMデータを使用してチケットを即座に解決できるため、解決にかかる時間と満足度が向上します。
• セールスとマーケティング: エージェントは、最近のやり取りや過去の取引からデータを引き出すことで、営業担当がアウトリーチをパーソナライズし、アップセルの機会を特定できるよう支援します。
• ヘルスケア: 臨床医は、薬剤を用いて患者の病歴をまとめ、検査結果を解釈し、最新の研究に基づいた表面処理ガイドラインを作成します。
• 金融サービス：エージェントは、リスクレポートの分析、規制の要約、および個別の財務勧告の作成を、すべてコンプライアンスと監査可能な方法で行います。

RAG AI エージェント入門

RAG AIエージェントの導入は、単なる技術的な決定ではなく、戦略的な決定です。そして、他のスマートロールアウトと同様に、まずは、これらのエージェントが最も価値をもたらすことができる分野を明確に理解することから始まります。

1。特定のユースケースから始める

従業員が絶えず答えを探したり、ツールを切り替えたり、繰り返しの多い要求を処理したりする、摩擦の激しいワークフローを探してください。有力候補には以下が含まれます。

• 従業員のオンボーディング
• サポートチケットの解決
• セールス・イネーブルメント
• 契約分析

目標はすべてを一度に行うことではありません。より適切な検索と推論が時間の節約や精度の向上につながる、明確なユースケースから始めてください。

2。適切なデータソースを接続

RAGエージェントの効果は、アクセスできるデータによって決まります。チームが利用している内部システム、Wiki、ファイルリポジトリ、外部ソースを特定します。次に、AI プラットフォームがそれらに安全かつリアルタイムで接続できることを確認します。

GGlean、このステップは迅速です—私たちは以下を提供します 100 種類以上のビルド済みコネクター、きめ細かな権限設定が組み込まれています。

3。柔軟性を重視したプラットフォームを選択

RAGエージェントを最大限に活用するには、シンプルなユースケースと複雑なユースケースの両方をサポートできるプラットフォームが必要です。それは、HRの質問に答える1人のアシスタントでも、階層化された財務データから洞察を生成するマルチエージェントシステムでもかまいません。

探してください:

• 組み込みオーケストレーション
• コード不要のカスタマイズ
• エンタープライズグレードのセキュリティ とアクセス制御

Gleanのプラットフォームは、多額の実装やカスタム開発作業を行わずに、その基盤を提供します。

4。反復的なアプローチを取る

最も賢いAIエージェントでさえ、時間が経つにつれて良くなります。パイロットグループで立ち上げ、フィードバックを収集し、実際の使用状況に基づいて改良を行います。これは信頼を築くのに役立ち、やり取りのたびにエクスペリエンスが確実に向上します。

RAGエージェントはより賢いだけでなく、より有用です

RAG AIエージェントの真の期待は、より良い回答を生み出すことだけではありません。それは彼らができるということです 仕事 —組織の最も複雑なシステム全体にわたるコンテキストの取得、意図の理解、およびアクションの実行を行います。

多くのプラットフォームがこのバージョンの提供を競い合っていますが、Glean エージェントは企業の現実世界向けに構築されています。彼らはあなたの会社の言葉を理解し、あなたの権限を尊重し、あなたのチームがすでに使用しているツールと統合します。

すべてがどのように機能するのか興味がありますか？ デモをリクエストする Gleanエージェントがチームのよりスマートな作業にどのように役立つかをご覧ください。