当記事ではRAG(Retrieval augmented generation)などが含まれる学習済みmodel(FM; Foundation Model)の活用にあたって用いられる18のパターンについて取り扱ったAgent Design Patternの論文について内容をまとめました。
RAGの基本的な概要と論文の概要
RAGの概要
RAG(Retrieval augmented generation)は生成AIの活用にあたってよく用いられる活用法の1つです。
Agent Design Pattern論文 Figure.6
RAGは上図に表されるようにLLM(Large Language Modelの略で図ではPrompt/response engineeringの内部処理に対応)の入力に対し、ベクトルDBで用意された外部知識を活用するというシステム構成です。
論文の概要
Agent Design Patternの論文で取りまとめられている18パターンは下図に基づいて大まかに把握することができます。
Agent Design Pattern論文 Figure.2
図の理解にあたってはUser、Agent-as-a-coordinator、External systemsにまず着目すると良いです。たとえば前項で取り扱ったRAGはAgentがExternal systemsとやり取りすることで出力を作成していることが図から確認できます。