エージェント RAG
Agentic RAG は、応答する前にいつ、何を、何回検索するかをエージェントに決定させることで、通常の検索拡張世代をアップグレードします。
概要
Instead of one fixed lookup, it reasons, retrieves, and refines in a loop.
ディープダイブ
従来の検索拡張生成 (RAG) は、ユーザーの質問を受け取り、ベクター ストアから関連するドキュメントをいくつか取得し、プロンプトにそれらを詰め込むという 1 つのことを行います。 Agentic RAG は、取得を積極的に決定します。エージェントはまず、検索する必要があるかどうか、どのクエリを使用するか、どのソースにクエリを実行するかを検討します。難しい質問をサブ質問に分割し、それぞれを取得して、結果が十分かどうかを評価し、十分でない場合は絞り込んだクエリで再検索できます。質問に応じて、複数のナレッジ ベース間をルーティングしたり、Web 検索を呼び出したり、SQL データベースを使用したりする場合があります。この反復的なツール選択動作は、より多くのモデル呼び出しと遅延を犠牲にして、シングルショット RAG ではうまく答えられないマルチホップの質問 (「ポリシー変更後にサインアップしたテキサスの顧客は誰ですか?」) を処理します。
技術的な洞察
エージェントはレトリバーを道具として扱います。各ターンで、取得アクションを選択し、返されたチャンクを検査し、それらの関連性を判断して、応答するか、再定式化されたリクエストで再度クエリを実行するかを決定できます。停止条件 (十分な証拠、またはステップ制限) を持つループは、反復を制御します。一部の設計では、生成前に無関係な取得チャンクをフィルタリングするグレーディング ステップを追加し、トピックから外れたコンテキストによってモデルが誤解される可能性を減らします。
戦略的影響
ビルドの選択
AI が実際の成果を向上させるかどうかは、アプリケーション レベルの設計によって決まります。
チームとワークフロー
ワークフローを適切に統合すると、ユーザーが信頼できる生産性が向上します。
リスクと安全性
適切な範囲のユースケースにより、変更の疲労と実装のリスクが軽減されます。
Agentic RAG の将来
Agentic RAG は、より広範なエージェント フレームワークと統合されており、検索は、計算機、コード実行、API と並んで、多くのツールの中の 1 つになります。よりスマートなクエリ計画、取得された証拠の自己採点、およびコスト削減のための過去の取得のキャッシュが期待されます。ソース ルーティングが改善されると、1 人のエージェントが 1 つの回答で社内ドキュメント、Web、構造化データベースから情報を取得できるようになります。正確性と待ち時間および費用という主な緊張関係により、質問が実際に必要な場合にのみ大量のマルチステップ検索を使用する適応型システムが推進されます。
現実世界の実装
質問に基づいて、HR ハンドブック、コードベース Wiki、または SQL 営業データベースのいずれにクエリを実行するかを決定するエンタープライズ アシスタント。
「薬 A と薬 B の副作用の比較」を 2 つの検索に分割し、それぞれを取得して合成するリサーチ ヘルパー。
ドキュメントを取得し、ドキュメントが不十分であると判断し、クエリを再作成し、返信する前に再検索するサポート ボット。
マルチホップ検索を実行し、条項を見つけて、それが参照する規制を検索する法的ツール。
リスクとガードレール
壊れたプロセスを自動化すると、既存の問題がさらに拡大する可能性があります。
チームが過剰に自動化し、必要な人間の判断を排除してしまう可能性があります。
出力が継続的に評価されないと、品質が変動する可能性があります。
実装ロードマップ
現在のワークフローをマッピングし、最も摩擦が大きいステップを特定します。
完全自動化の前に人間によるチェックポイントを定義します。
プロンプト、エスカレーション パス、品質基準についてユーザーをトレーニングします。
タスクレベルの結果を追跡して、持続的な価値を確認します。
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次のガイド
ラグ
よくある質問
What is Agentic RAG?
Agentic RAG は、応答する前にいつ、何を、何回検索するかをエージェントに決定させることで、通常の検索拡張世代をアップグレードします。 1 つの固定検索の代わりに、ループ内で推論、取得、絞り込みを行います。
エージェント RAG とクラシック RAG の主な違いは何ですか?
Classic RAG は 1 つの固定ルックアップを実行します。エージェント RAG は、エージェントによって制御されるアクティブな反復的な決定で取得を行います。
エージェント RAG は、難しいマルチホップの質問をどのように処理しますか?
サブ質問に分解し、それぞれの証拠を取得することは、エージェント RAG の中核的な強みです。
エージェント RAG では、レトリバーはエージェントにとって何と表現するのが最も適切でしょうか?
エージェントは各レトリーバーを道具として扱い、各ターンでそれを使用するかどうか、および使用する方法を決定します。
オプションの「グレーディング」ステップは、エージェント RAG で何を行いますか?
取得したチャンクの関連性を評価することで、主題から外れたコンテキストによってモデルが誤解されるリスクが軽減されます。
シングルショット RAG と比較したエージェント RAG の主なコストはいくらですか?
反復推論と反復検索により答えは改善されますが、待ち時間と費用が増加します。