RAG（Retrieval-augmented generation）は、大規模言語モデルをアップグレードし、新しい機能を提供し、より体系的な運用を可能にする機能である。大規模言語モデルは、事前に訓練されたデータを用いて出力を生成することができる。これに対して、RAG（retrieval-augmented generation）を実装したLLMは、特定のデータソースを用いて出力を生成することができる。RAGはすでに企業にとって効果的なソリューションであるが、エージェント型RAGを使えばさらに一歩進めることができる。エージェント型RAGは、AIエージェントと統合し、正確なデータベースを活用して組織のタスクを自動化する次世代の実装です。

この記事では、エージェント型検索支援世代（RAG）とは何か、そしてその利点を探る。

準備はいいですか？

さあ、はじめましょう!

TL; DR

  • Agentic RAG Retrieval-augmented generation (RAG)は、従来の検索拡張出力生成の次世代実装である。
  • 検索補強世代（RAG）はLLMデータソースを強化し、複数のデータベースを利用できるようにする。
  • Agentic RAGは、リアルタイムの情報アクセスや複雑で階層化されたタスクの自動化などの利点を企業に提供します。
  • Agentic RAGは、ワークフローの自動化、ナレッジサポート、ドキュメントの要約、およびデータ分析に使用できます。
  • エージェント型AIは、従業員のプロファイルを分析することで、パーソナライズされた対応を生成し、従業員の利益を最大化することができる。
  • Agentic AIは、1つのプロンプトで複数の知識ベースを検索することができます。
  • Agentic RAGを提供し、企業に簡単に統合できる企業向けAIアシスタントをお探しなら、TextCortex おすすめです。

エージェントRAGとは？

エージェント型RAG(Retrieval-augmented generation)は、伝統的なRetrieval-augmented output generationの次世代実装である。これは、独立した意思決定を行い、行動を計画し、リアルタイムで他のツールを調整し、それ自身でプロセス全体を管理する自律的なAIツールであるAIエージェントによって、既存のRAGシステムを強化するものである。

従来のAIツールとは異なり、AIエージェントは独立した意思決定と行動メカニズムを持つ。ビジネスで活用するAIエージェントが適切に機能し、一貫したアウトプットを生み出すためには、企業のデータベースを利用できなければならない。そこで、エージェント型AIが活躍する。エージェント型AIは、AIエージェント・ツールが行動を起こし、計画を立て、ワークフロー全体を自動化するために必要な社内データへのアクセスを提供するための鍵となります。

エージェンティックRAGと従来のRAGの違いとは？

従来のRAGは、大規模な言語モデルのために企業データベースを使用し、データ検索を可能にし、LLMが特定のデータで出力を生成できるようにする。この方法は単純なクエリや中レベルのクエリには効果的であるが、複雑な入力やコンテキストが不明確なクエリ、特に複数のシステムにまたがる推論を含むクエリには弱い。

一方、Agentic RAGは複雑な入力を処理し、柔軟でインテリジェントなアプローチを提供します。Agentic RAGは、何が見つかったか、何が欠けているかに基づいて、リアルタイムで検索を適応させることができる。Agentic RAGは、文脈を絞り込むために入力を書き換えることによって代替の情報源を見つけることができます。Agentic RAGは、複雑なタスクを単純なステップに分解し、他のAIツールに割り当てることができます。その構造により、Agentic AIは複数の知識ベースを同時に使用することができます。

エージェントのRAGコンポーネント

エージェント型RAGシステムには、従来のRAGシステムとは異なるコンポーネントがある。エージェント型RAGは、検索、推論、知識ベース、応答を連携させるモジュール型コンポーネントの上に構築されている。エージェント型RAGのコンポーネントには以下が含まれる：

  • ルーターエージェント：問い合わせに最適なソースとツールを決定する。
  • マルチエージェントシステム：複雑なタスクに複数のエージェントを割り当てます。
  • プランニングと 推論 エージェント：ユーザーのプロンプトを分解し、タスクシーケンスを決定する。
  • ベクターリポジトリ：迅速かつ正確な検索を可能にします。
  • ナレッジ LLM：文脈を考慮した応答を生成
  • API：CRMやナレッジベースなどの社内システムにエージェントを接続。
  • エージェント メモリー：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。

エージェントRAGの利点

Agentic RAGは、複雑なタスクを完了し、複数のデータソースを同時に利用する能力により、従来のRAGよりも企業にとってより機能的なツールです。Agentic RAG (Retrieval-augmented generation)の主な利点は以下の通りです：

  • よりスマートで適切な対応
  • 複雑で階層化されたタスクの管理
  • カスタマイズ可能
  • モジュラー
  • リアルタイム情報アクセス

エージェント型RAGのベストユースケースとアプリケーション

エージェント型検索拡張世代（RAG）は、タスクの完了や洞察の生成に知識が不可欠な企業環境で特に有用です。最高のエージェント型RAGのユースケースを一緒に発見しましょう。

ワークフローの自動化

Agentic RAGを使用すると、企業や組織のワークフローを自動化して時間を節約することができます。Agentic RAGは、タスクとワークフローを正確に完了するために関連データベースを使用します。これにより、自動化したワークフローが常に信頼でき、ビジネス標準に準拠していることを確認できます。

ワークフロー自動化エージェントRAG

ナレッジサポート

従業員がナレッジベースシステム全体でドキュメントを検索する時間を無駄にしたくない場合、Agentic RAGが最適なソリューションです。Agentic RAGを使用することで、従業員はクエリによってあらゆるデータベース内の情報を素早く見つけることができます。これにより、情報を検索する時間を無駄にする代わりに、コアタスクに集中し、生産性を向上させることができます。

AI知識ベース - RAG

ドキュメントの要約と分析

Agentic RAGは、お客様のクエリに関連するすべてのドキュメントを要約し、数センテンスでお客様に提示するために、さまざまな知識ベースシステムをスキャンすることができます。Agentic RAGはまた、特定のドキュメントを要約したり、新しい情報を生成したり、分類されたすべてのドキュメントを要約して洞察を生成したりすることができます。

RAGによる文書分析

研究内容

Agentic RAGは、製品チームや戦略チームが複数のデータセットから情報を引き出し、関連する情報を組み合わせて、新しくユニークなインサイトを生成することを容易にします。このプロセスは手作業で数時間、数日、または数週間かかることがありますが、Agentic RAGは力仕事をなくし、プロセス全体をスピードアップします。

検索拡張世代の研究

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エージェント型RAGオートメーション

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  • 従業員の94％がAIによって仕事の質が向上したと回答

よくある質問

単純なRAGとエージェント的なRAGの違いは何ですか？

シンプルなRAGは、大規模な言語モデルが特定の知識ベースを使って出力を生成することを可能にし、基本的または中間的なクエリに効果的である。Agentic RAGは、複数の知識ベースを使って出力を生成することができ、複雑なマルチステップタスクに効果的である。例えば、TextCortex Agentic RAGが付属しており、複数のデータベースを使用して出力を生成し、ワークフローを自動化することができる。

エージェントのRAGとは？

Agentic RAGは、大規模な言語モデルが複数のデータベースを用いて出力を生成することを可能にする実装であり、ユーザーの入力を分析することで関連する情報のみを収集する。

基本的なRAGの説明は？

検索補強型生成（RAG）とは、大規模な言語モデルの出力を最適化し、学習データの代わりに特定の知識ベースを使用できるようにするプロセスである。基本的なRAGは特定の知識ベースのみを使用して出力を生成できるが、エージェント型AIは複数の知識ベースやデータベースを使用して出力を生成できる。