社内用のGPTとも呼ばれているRAG。検索拡張生成とも呼ばれているこのRAGは信頼できるデータを参照し、さらに追加でインプットされた社内規定や社内の情報などを持った生成AIの事を言います。
実際に多くの会社で導入が始まっていて、社内の生産性の向上が見込めるツールとして注目されています。
その中でもAgentic RAGというエージェント性を持ったRAGが登場していて、さらに精度が高くなることから注目されています。この記事ではAgentic RAGについて詳しく解説します。
Agentic RAGとは
Agentic RAGは一般的なRAGの問題点をAgentを利用することで改善しているタイプのRAGです。従来のRAGの問題点として、AIは全て「順番に」処理を行なっていたため、一度データを取ってこれないなどのエラーが発生すると、その後の処理が全て意味がなくなるというデメリットを抱えていました。
このAgentic RAGはそんな問題点に対して「エージェント」を使うことで対処しています。エージェントは取りに行くツールを選ぶ他、思考のループが可能になるので必要な情報を得ることができるまで、複数回処理をループしてユーザーの期待に応えることができます。
そもそもAIの「エージェント」とは
AIの「エージェント」とは対話しデータを収集し、そのデータを使用することで目標を達成する事のできるソフトウェアです。
一般的なチャットボットはユーザーの入力したことに対して処理を行なって返答しています。なのでAIが自分の中で処理を繰り返したり、自問自答することはありません。
エージェントはより高度な回答、処理を行うために様々な質問を行い、多くの処理を複数回行うことができます。最適なツールを見つけて、最適な情報を見つけ、そしてユーザに回答を提示します。
ユーザーの入力のみに左右されずに、より自律的に管理できる事が社内用のシステムなどに活用されています。
AIエージェントを使うことで以下のメリットがあります。
- 生産性の向上
- コストの削減
- ユーザーエクスペリエンスの向上
一般的なチャットボットよりも優秀なAIエージェントはとても利点の多いシステムです。しかしプライバシーに関する懸念や限られたリソースなどが今後の課題となっています。
エージェント系AIの活用方法
エージェント系AIには様々な活用法があります。以下は活用されている目的の一部です。
- 社内システム管理
- 学習システム
AIエージェントを使う事で自分の作業の効率化が見込めます。ChatGPTなどでも十分に便利ですが、より高度な知識を使用するものや、目的達成のためにAIが自律的に処理を進めてくれる仕組みは自分の作業の軽減にもなります。
身近な分野では自動運転や自動のカスタマーサービス、バーチャルアシスタントなどで利用されています。また他にもサプライチェーンの管理や在庫管理などを行うエージェントAIもあり、それぞれの分野へ適合できるカスタマイズ性の高さも魅力の一つです。
Agentic RAGはノーコード・ローコードで始められる
Difyを利用すると、ノーコードやローコードでAgentic RAGのシステム構築を始めることができます。DifyはノーコードのAI作成プラットフォームで、無料で始めることができ、自分の使用用途にあったAIを誰でも簡単に作ることができます。
通常のAIのほか、Agentic RAGのシステム構築にも対応。こちらは少し上級オプションとなり、より多く外部のAPIを利用する事から、自分の目的に合ったものを選んで作ってみましょう。
Difyを使ったAI生成に関してはこちらの記事で解説しています。
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