1. 基本概念

Agentic RAGを理解する前に、その基本的な構成要素とその意味について説明します。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

• 生成モデル（Generator）と情報検索（Retriever）を組み合わせ、外部データソースから情報を取得する技術。
• 主要な目的は、言語モデルの「幻覚（Hallucination）」を最小限に抑え、より正確で最新の情報を提供すること。
• 言語モデルに正確で最新の情報を提供することで、より豊富なコンテンツを生成できる。

AIエージェント（AI Agent）

• 環境を観察し、入力を分析して意思決定を行い、適切なアクションを自律的に実行するソフトウェア。
• 顧客対応、業務プロセスの自動化、複雑なタスクの調整など、多くの分野で活用可能。
• 自律性を重視し、システムが自動的にタスクを処理し、意思決定を行い、環境と相互作用する。

2. Agentic RAGとは？

定義

Agentic RAGは、新しいRAGのアプローチであり、従来のRAGとAIエージェントを組み合わせたものです。このシステムはデータを検索するだけでなく、自律的に意思決定や処理の調整を行い、検索と生成のループを繰り返しながら、より高度な応答を提供します。

特徴

Agentic RAGは、以下の特性を持ちます。

• エージェント機能：計画（Planning）／思考（Thinking）、ツールの活用（Tool Use）、メモリへのアクセス（Access Memory）
• マルチエージェントの協調：複数のエージェントを活用し、相互に連携
• RAGの特性：ベクトルデータ、グラフデータ、生データなど複数のデータソースに対応

メリットと課題

現在、GoogleやMicrosoftなどの大手企業がAgentic RAGの研究・開発を進めていますが、実際の運用にはいくつかの課題もあります。

メリット

• より正確な応答：複数の情報源からデータを取得し、正確な応答を生成可能。
• 業務の自動化：顧客対応やコンテンツ作成などのタスクを自動化できる。
• 人間との協調：人間のフィードバックを理解し、適切に応答可能。

課題

• 処理遅延：多くの情報を取得するため、処理時間が増加する可能性がある。
• 信頼性の問題：タスクを完全に遂行できない場合がある。
• 推論能力の限界：複雑な質問には正確に回答できない可能性がある。

3. 代表的なアーキテクチャ

シングルエージェント（ルーター型）

• 役割：単一のエージェントが「ルーター」としてデータソースを選択。
  • 例：ユーザーのクエリを解析し、ベクトルストアまたはWeb検索を利用するかを決定。
• メリット：シンプルで導入しやすい。
• デメリット：複雑なクエリへの対応力が制限される。

マルチエージェント（協調型）

• 役割：複数の専門エージェントがそれぞれ特定のタスクを担当。
  • 内部データの検索
  • 公開情報の検索（Web検索）
  • 文書の関連性評価
• メリット：専門性が高まり、正確な応答が可能。
• デメリット：複数エージェントの調整が必要で、システム構築が複雑になる。

4. サポートされるプラットフォーム

デモ

PiraGoでは、n8nを使用した簡単なエージェントのデモを実施しました。以下にご覧いただけます。

結論

Agentic RAGは、情報検索とエージェントの計画・メモリ管理・ツール活用を組み合わせた新しいAIアプローチを提供します。

• シンプルなシングルエージェントから、高度なマルチエージェントシステムまで多様な設計が可能。
• 高度な意思決定と柔軟性を持つシステム構築が可能。
• 企業のニーズに応じた導入が可能であり、特に中小企業は基本的なRAGを構築し、徐々にエージェントを統合することが推奨される。

AIの未来をより深く理解するために、PiraGoが発行する「2025年生成AIのトレンドと企業活用ガイド」をぜひご覧ください。

ご覧いただき、誠にありがとうございました！

脚注:

• RAGで「AIエージェント」を使う手法まとめ