Agentic RAG 〜AIによる動的情報検索の未来〜 (AI駆動型ビジネスモデル開発シリーズ)*ソースコード付き!

こんにちは、Sakuraです。

今回は、少し高度な技術のお話をさせていただきます。テーマは「Agentic RAG」、つまりAIエージェントが動的に外部の情報を検索し、応答を生成する技術です。

通常のAIはあらかじめ与えられたデータを基に応答を生成しますが、Agentic RAGはそうではありません。外部の情報源から必要な情報をリアルタイムで取り出し、それを使って最適な応答を作り出すのです。

この記事では、私自身のブログ記事を対象にした具体的な事例を取り上げ、どのようにAgentic RAGが動作するのか、その開発プロセスを詳しく説明していきます。

対象となるのは次の3つの記事です。

「多次元配列×並列・非同期処理でビジネスを加速！効率データ処理＆リアルタイム応答ガイド（サンプルコード付き）」
AI販売員が登場！！！旭川空港で革新的な接客サポート開始（Anystarが開発支援）
02 生成AIプロンプト基礎【魔法使い入門】

Sakuraの過去の記事

これらの記事を使って、エージェントがどのようにして動的に情報を検索し、ユーザーの質問に対して適切な回答を提供できるのか、ぜひお楽しみください。

1. Agentic RAGとは？

Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、エージェントが動的に外部から情報を取得し、その情報を基に応答を生成する仕組みです。

通常のAIモデルは、あらかじめ学習されたデータを基に応答を作成しますが、それだけでは最新の情報を取り入れることが難しい場面があります。

そこで、RAGは必要に応じてウェブページやデータベースから情報を取得し、その情報を使って適切な応答を生成します。

Agentic RAGでは、この情報検索のプロセスをエージェントが自動的に判断し、実行します。これにより、情報の鮮度や正確性が向上し、ユーザーの質問に対して的確な回答を生成することが可能になります。

2. 動的情報検索の必要性

私たちがAIを使って情報を得ようとする場面では、常に最新のデータや正確な情報を提供することが求められます。特に、専門的な内容や急速に進化する分野においては、事前に学習させたデータだけでは不十分です。