RAGエージェントを初心者に2分で解説 RAG エージェントとは何ですか? RAGエージェントは、ユーザーが指定した知識源（ドキュメントやデータベースなど）から関連するコンテキストを取得し、それを推論の指針として用いて回答を生成したり、アクション（ツールの呼び出しなど）を実行したりするインテリジェントエージェントです。重要な利点は、引用元と検証ログの提供です。これにより、「錯覚」の問題を回避し、信頼性と検証性に優れた出力を実現します。 コアステップ：検索から検証まで。検索：クエリキーワードを展開し、インデックスまたはデータベースを検索し、結果を並べ替えます。 • アンカー（グラウンド）：結果から最も関連性の高いフラグメント（テキストや表など）を選択します。 • 推論: 信頼できる情報のみを使用して、これらのコンテキストに基づいて回答または行動計画を統合します。 • アクション (Act): 応答を出力したり、ツール (SQL クエリ、Web 検索、電子メールの送信など) を呼び出したり、コンテンツを生成します。 • 監査: 引用の正確性、事実性、コンプライアンスを確認し、簡単に再生およびデバッグできるように追跡ログを記録します。 アーキテクチャの概要 · RAGモジュール：中核となるのはクエリ埋め込みです。これは、埋め込みモデルを用いてユーザークエリをベクトルに変換し、ベクトルデータベースの候補コンテンツと照合します。LLMはここでコンテキストを処理し、初期レスポンスを生成します。 • AI エージェント モジュール: ユーザー入力に接続し、RAG 出力を統合し、外部ツールに拡張する LLM 駆動型エージェント。 • 外部拡張: これには、Web 検索、API 呼び出し (外部サービスなど)、さらには「乗っ取り制御」も含まれます。 全体的なアーキテクチャは階層化されており、インデックス層（ベクトルストレージまたはハイブリッド検索）、検索ユニット（クエリの書き換えとフィルタリング）、リオーダラ（精度向上）、リーダー/推論ユニット（LLM生成）、引用メカニズム（ソースリンク付き）、コントローラ（再試行とツール呼び出しの調整）で構成されています。さらに、クエリ、レイテンシ、コストの追跡といった可観測性が重視されています。 効果的な検索パターンは再現率と精度を向上させます。実用的なスレッド推奨テクニック: ハイブリッド検索: キーワード (BM25) とベクター検索を組み合わせて、幅広さと精度のバランスをとります。 • クエリの書き換え: 省略語、同義語、または時間フィルターを拡張して、省略を回避します。 • マルチホップ検索: 最初にサブクエリが生成され、次に 2 番目の検索が実行されて複雑な問題が処理されます。 • 再並べ替え: 上位 50 ～ 200 件の結果を再評価し、最適な 5 ～ 10 件を選択します。 • 構造化検索: 事実には SQL/グラフ データベースが使用され、物語コンテンツにはドキュメントが使用されます。 知識源を処理する際に鍵となるのは、「チャンク化」戦略です。 • 適応型ブロックセグメンテーション：長さ 200～800 トークン、簡単に埋め込みできるように 10～20% のオーバーラップ。 • テーブル認識: プレーンテキストではなく SQL を使用して行/集計を抽出することを優先します。 • セクション ヘッダーを保持: 簡単に引用および再編成できるようにタイトル/ID を維持します。 • 適時性: タイムスタンプを追加して最新情報を優先し、競合を解決します。
