RAGとエージェンティックRAG
RAGとエージェンティックRAG: 包括的ガイド
このガイドでは、RAGとエージェンティックRAGの主な違い、動作の仕組み、利点、課題、そして実世界での多くの使用方法について説明します。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？
RAGは、大規模言語モデルの能力を外部データの取得とモデルの生成機能を統合することで拡張するために設計されたシステムです。通常のLLMでは、モデルの知識は訓練データに限定されており、これが迅速に陳腐化する可能性があります。RAGは、モデルが応答を生成する前に、データベース、文書、さらにはインターネットなどの外部ソースから情報を動的に取得できるようにすることで、この制限を克服します。これにより、応答はより正確で最新のものとなり、現在のデータに基づいています。
RAGの基本概念はシンプルです：**Retrieval (R)**は外部ソースから関連情報を検索すること、**Augmentation (A)**は取得した情報をモデルの入力に追加すること、**Generation (G)**は強化された入力に基づいてLLMが応答を生成することを指します。
RAGはどのように機能するのか？
- Retrieval: ユーザーが質問をすると、システムはまず外部ソースから関連情報を特定します。この情報はデータベース、文書、またはAPIから取得される可能性があります。
- Augmentation: 取得したデータはモデルの入力に追加され、コンテキストが拡張され、LLMが最も関連性が高く正確な情報を使用できるようにします。
- Generation: 最後に、LLMは強化された入力を使用して応答を生成します。その結果、より正確で文脈に関連した回答が得られます。
RAGシステムはリアルタイム情報を統合できるという利点があり、静的な訓練データに依存する従来のLLMよりも適応性があります。しかし、RAGにはいくつかの制限もあります。たとえば、関連情報を取得するプロセスが遅くなる可能性があり、取得システムが最適化されていない場合、モデルが無関係または不正確なデータを返すことがあります。
従来のLLMの制限
従来のLLMは、取得システムの助けがない場合、時間が経っても変わらない固定の知識ベースで動作します。これらのモデルは：
- 陳腐化した情報に苦しむ: 訓練データのみに依存しているため、最近の進展や現在の出来事をモデルに組み込むことができません。
- 幻覚コンテンツを生成する: 外部の参照がないため、LLMは現実に基づかないがもっともらしいコンテンツを生成することがあります。
- 文脈の明確さが欠ける: これらのモデルは、動的な外部データにアクセスできないため、特にあいまいなクエリに対して明確で具体的な応答を提供できない場合があります。
従来のLLMは依然として首尾一貫した印象的な応答を生成できますが、訓練された知識に制限されています。これが、外部知識を取り入れるRAGのようなシステムが人気を集めている理由です。
エージェンティックRAGとは？
エージェンティックRAGは、従来のRAGシステムの進化版です。RAGシステムが取得と生成を組み合わせるのに対し、エージェンティックRAGはプロセスにおいてより積極的な役割を果たすエージェントを導入します。これらのエージェントは、どのリソースを取得するか、データをどのように処理するか、応答をどのように生成するかを決定する知的存在です。エージェンティックRAGでは、エージェントがプロセス全体を調整し、より深い推論、ツールの統合、情報に基づいた意思決定を必要とする複雑なマルチステップタスクを可能にします。
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簡単に言えば、Agentic RAGシステムは、応答を取得して生成するだけでなく、クエリの文脈や複雑さに基づいて考え、計画し、行動することができます。これらのシステムは、動的なユーザー入力に適応し、複数のステップを要する問題解決や視覚化の生成など、推論を必要とするタスクを実行できます。
Agentic RAG vs 従来のRAG
タスクの複雑さ:
- 従来のRAGシステムは、単純なクエリに答えたり、静的なソースから情報を取得したりするのに優れています。しかし、複数のステップを要する複雑なクエリには苦労することがあります。
- 一方、Agentic RAGシステムは、複雑なタスクを小さく管理しやすいステップに分解することで、複雑なタスクを扱うのが得意です。各ステージでエージェントが意思決定を行い、システムがタスクの複雑さに適応することを保証します。
意思決定:
- 従来のRAGシステムは意思決定機能を欠いています。固定されたフローに従い、取得、拡張、生成を行います。
- しかし、Agentic RAGシステムは、どのデータを取得するか、どのツールを使用するか、どのように応答を生成するかについて、エージェントが知的な意思決定を行います。これらのエージェントは、ユーザーのクエリや利用可能なデータに基づいてアプローチを適応させることもできます。
多段階推論:
- 従来のRAGは単純なクエリを処理できますが、複数のデータセットを比較したり、複雑な入力に基づいて予測を行ったりするような多段階推論を必要とするタスクには苦労します。
- Agentic RAGは多段階推論において優れています。エージェントを使用して複雑なクエリを小さなタスクに分解し、データを取得し、計算を行い、結果を統合して一貫した応答を生成します。
検索システムとの統合:
- 従来のRAGは、関連情報を取得するためにベクトルデータベースなどの単一の検索システムに依存しています。
- 一方、Agentic RAGは複数の検索システムと深く統合されており、エージェントはクエリの文脈と複雑さに基づいてどのシステムを使用するかを動的に選択します。
文脈認識:
- 従来のRAGシステムは限られた程度の文脈認識を持っており、関連情報を取得し、より良い応答のために文脈を拡張します。
- Agentic RAGシステムは非常に高い文脈認識を持っています。エージェントはクエリを評価し、どのツールを使用するかを決定し、取得したデータが文脈的に関連しており、効果的に統合されることを保証します。
RAGとAgentic RAGの実世界での応用
カスタマーサポート:
- 従来のRAGシステムは、知識ベースから情報を取得することで、よくある質問に正確に回答するためにカスタマーサポートで使用できます。
- しかし、Agentic RAGシステムは、複数のデータベースと対話し、意思決定を行い、技術的な問題のトラブルシューティングなど、多段階推論を必要とする応答を生成することで、より複雑な顧客問題を処理できます。
コンテンツ作成:
- 従来のRAGシステムは、さまざまなソースから情報を取得して記事、ブログ、レポートを生成する必要があるコンテンツ作成タスクに役立ちます。
- Agentic RAGシステムは、最新のトレンドに基づいてマーケティング資料を作成したり、グラフやチャートのような視覚化を含むレポートを生成したりするなど、推論を必要とする高度にカスタマイズされたコンテンツを生成することで、これをさらに進めることができます。
医療:
- 従来のRAGシステムは、最新の医療情報を取得し、外部データに基づいて詳細な説明を提供することで、医療アプリケーションに役立ちます。
- Agentic RAGは、複数の医療ソースから情報を統合し、患者データを分析し、実用的な洞察を生成することで、医師が複雑な状態を診断するのを支援できます。
Eコマース:
- Eコマースでは、RAGを使用して関連する製品の詳細や仕様を取得することで、製品説明を生成できます。
- Agentic RAGは、ユーザーの行動、価格分析、さまざまなソースからのトレンドに基づいて製品を推奨するなど、複雑なクエリを処理することで、一歩進めることができます。
RAGとAgentic RAGの課題
以下の内容を日本語に翻訳します。
RAGとAgentic RAGには利点がある一方で、いくつかの課題もあります：
- データの質: 生成されたコンテンツの正確性は、取得したデータの質に大きく依存します。外部ソースにエラーや古い情報が含まれている場合、システムは信頼できない応答を返します。
- 複雑性: RAGまたはAgentic RAGシステムの構築と維持は複雑であり、特に複数の取得システムやエージェントが関与する場合はそうです。スムーズな統合とスケーラビリティを確保することは大きな課題です。
- 計算リソース: RAGとAgentic RAGの両方は、特に大規模なデータベースやマルチエージェントシステムを扱う際に、かなりの計算リソースを必要とします。これはコストがかかり、時間がかかることがあります。
- 倫理的懸念: RAGやAgentic RAGのようなAIシステムがより高機能になるにつれて、プライバシー、バイアス、責任に関する倫理的懸念がますます重要になります。これらのシステムによって取得され生成されるデータが偏りなく倫理的であることを確保することが不可欠です。
RAGとAgentic RAGのための信頼できるウェブデータの取得方法
RAGとAgentic RAGは、新鮮で関連性のあるオンラインデータに依存しています。Bright DataのWeb Access APIsを使用すると、LLMやエージェントが保護されたサイトを含むウェブ全体からコンテンツを検索し収集することが容易になります。これにより、研究、カスタマーサポート、または自動分析などのユースケースにおいて、より良く、より最新のモデル出力がサポートされます。
結論
RAGとAgentic RAGは、AIにおける重要な進展であり、LLMが関連性のあるコンテキストを考慮した情報にアクセスし生成するのを助けます。従来のRAGは、LLMを外部データソースに接続することで改善され、Agentic RAGは、意思決定や複雑なタスクを処理するインテリジェントエージェントを追加することで一歩進んでいます。タスクがシンプルでクエリベースの場合、従来のRAGで十分です。しかし、より複雑で多段階のプロセスには、Agentic RAGがより柔軟性、適応性、正確性を提供します。AIが進化し続ける中で、これらのシステムはカスタマーサポート、ヘルスケア、eコマース、コンテンツ作成などの分野で重要な役割を果たし、企業がより情報に基づいた技術選択を行うのを可能にします。