RAG ナレッジベース、AI エージェント、リモート大規模モデル

Posted at 2025-09-13

最近、友人からウェブサイトのコンテンツが多すぎてユーザーフレンドリーではないと言われました。そして、ウェブサイト用のRAGナレッジベースを作成することを検討してほしいと依頼されました。その後、Chatbaseを使ってRAGナレッジベースを作成しました。

なぜこれほど需要があるのでしょうか？多くの人が、ウェブサイトがFAQに回答したり、サイト上の記事を理解したりできる「インテリジェントなカスタマーサービス」を提供することを望んでいます。

大規模モデルの学習には莫大な費用がかかるため、「リモート大規模モデル + ナレッジベース + パッケージングプラットフォーム」の組み合わせが登場しました。

私はウェブサイトのリンクをChatbaseにインポートすると、自動的にナレッジベースが構築されます。その後、リモート大規模モデル（OpenAIの4o Miniなど）を使用して質問に答えます。

1. リモート大規模モデル：OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini など、クラウドで実行される大規模言語モデル（LLM）を指します。

リモートとは、モデルがローカルで実行されず、API 経由でアクセスされることを意味します。大規模モデルは「中核となる頭脳」であり、理解と回答生成を担います。

2. RAG 知識ベース：RAG は Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）の略です。

これはモデルそのものではなく、大規模モデルを使用するための方法論です。

その考え方は次のとおりです。

3. AIエージェント：大規模モデルとナレッジベースの上に構築された「秘書」（実行層）で、意思決定やツールの呼び出しが可能です。

システムとの通信だけでなく、ツールの呼び出し、タスクの実行、意思決定も行います。

例えば、Xcode内のSwiftコードの最適化を支援するために、AIエージェントは以下の機能を提供します。

公式カスタマイズ

OpenAI GPT：ドキュメントをアップロードし、モデルの説明を追加するだけでカスタムボットを作成できます。公式サポートされていますが、ChatGPT内でのみ使用できます。

RAGナレッジベースSaaSプラットフォーム

Chatbase、Dify、Claudeワークフロー：ドキュメントまたはウェブサイトをアップロードすると、RAGナレッジベースが自動的に構築され、ユーザーの質問が大規模モデルに渡されます。

コーディングは不要ですぐに開始でき、ウェブサイトのFAQやカスタマーサービスのシナリオに適しています。欠点はプラットフォームへの依存です。

オープンソース/開発者ツール

Flowise: ビジュアルドラッグアンドドロップで、セルフデプロイが可能です。

LangChain/LlamaIndex: 開発者向けで、Python/JSコードを使用して構築されています。柔軟性が高く、エンジニアに適していますが、プログラミングスキルが必要です。

チャットボットプラットフォーム

BotPressとTypebot: プロセス設計に重点を置いています。大規模なモデルから始めるのではなく、「会話フローデザイナー」を使用しており、LLMとの統合が可能です。複数ステップのQ&A/ガイダンスに適しています（例：まずユーザーの名前を尋ねる→次にニーズを尋ねる→推奨事項を提供する）。

個人ブロガー：ChatbaseとDifyで手間なくご利用いただけます。

中小企業のカスタマーサービス：BotPress/Typebot + RAGプラットフォームで複数回の会話に対応。

開発者/技術者：高い柔軟性と制御性を備えたLangChain/LlamaIndex。

予算のある大企業：自社で展開するFlowise + プライベートモデルでセキュリティを強化。