𝗙𝗶𝗲𝗹𝗱 𝗡𝗼𝘁𝗲𝘀: 𝗛𝗼𝘄 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗥𝗔𝗚 𝗛𝗮𝗻𝗱𝗹𝗲𝘀 𝗘𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮
顧客がサポートチケットを送信します。 過去のプロジェクトにおける特定のサーバーの保証詳細について問い合わせがあります。 また、契約条件や現在のサポート担当者も必要としています。
これに回答するのは困難です。4つの異なる場所からデータを取得する必要があるからです：
- 顧客履歴のためのCRM。
- 契約条件のためのERP。
- シリアル番号のための資産管理システム。
- スタッフ詳細のための人事システム。
これらのシステムは、異なるデータベースと異なる権限を使用しています。 標準的なRAGでは、ここで失敗します。一度検索を行い、何も見つからなければ諦めてしまうからです。
Agentic RAGは、検索を「計画」へと変えることで、この問題を解決します。 単に検索するだけではありません。考え、行動し、自らの作業を確認します。
ワークフローの仕組みは以下の通りです：
オーケストレーター (The Orchestrator) システムは質問をサブタスクに分解します。どのデータソースを使用すべきか、どのタスクが他のタスクに依存しているかを特定します。
クエリ・リライター (The Query Rewriter) すべてのシステムは異なる言語を使用しています。SQLが必要なものもあれば、キーワード検索が必要なものもあります。リライターは、ユーザーの質問を各ツールに適した形式に変換します。
並列検索 (Parallel Retrieval) システムは複数のソースに対して同時にクエリを実行します。その際、セキュリティを遵守しなければなりません。AIは、特定のユーザーが閲覧権限を持つデータにのみアクセスします。
十分性チェッカー (The Sufficiency Checker) これが最も重要な部分です。システムは「質問に回答するための情報はこれで十分か？」と自問します。 特定のPDF添付ファイルのように情報が不足している場合、システムは停止しません。その特定のファイルを見つけるための新しい計画を作成します。全体像が把握できるまでループを繰り返します。
統合 (Synthesis) 最終的なエージェントがすべての断片を集め、ソースを明示した単一の正確な回答を構築します。
Agentic RAGは万能薬（シルバーブレット）ではありません。従来のRAGよりも低速でコストもかかります。
単一のデータベースに対する単純な質問には、従来のRAGを使用してください。 多くのシステムにまたがる複雑で多段階の質問には、Agentic RAGを使用してください。
目標は、単純なクエリ・レスポンスモデルから、ステートフルなワークフローへと移行することです： 計画。実行。評価。反復。
Source: https://dev.to/luhuidev/field-notes-how-agentic-rag-handles-the-real-mess-of-enterprise-data-a68
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi