AIエージェントの進化により、「エージェンティックRAG」が情報の正確性向上に期待されています。既存RAGの課題を解決する新手法です。
要約すると最近、AIエージェントの進化とともに「エージェンティックRAG」が注目を集めています。
これは、生成AIを活用し、外部データベースと接続することで情報の正確性を向上させる手法です。
RAG（検索拡張生成）は、特に文書要約やシンプルなクエリへの回答において優れたパフォーマンスを示しますが、既存のRAGシステムにはいくつかの課題が存在します。
まず第一に、RAGだけでは情報の正確性が保証されない点が挙げられます。
例えば、営業担当者が商談の売上を尋ねた場合、複数のデータソースが参照されることになりますが、RAGシステムは自律的に最も信頼できる情報源を判断できず、古いメールから誤った情報を引用するリスクがあります。
第二の課題は、ハルシネーションの問題です。
生成AIの自然な文章生成能力は、時に情報を歪曲したり、存在しない事実を追加したりする原因となります。
RAGを活用することでハルシネーションのリスクは軽減されるものの、完全に排除することは難しいのが現状です。
第三の課題は、企業固有のコンテキストを理解できない点です。
企業内で使われる特有の用語や略語に対して、RAGシステムは適切に対応できない可能性があります。
最後の課題はスケーラビリティの問題で、企業の情報システムには膨大なデータが存在し、既存のRAGシステムでは効率的に処理することが難しいです。
これらの課題を解決するために、AIエージェントの機能を取り入れた「エージェンティックRAG」が新たな解決策として注目されています。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/aad02f42357c79b5a7033e1b753fbd0438cf2f91