要約：
- RAG（retrieval-augmented generation）アーキテクチャの実装動機と、企業知識の検索に基づく基本的なアーキテクチャを紹介
- ユーザーのコンテキストをAIアプリケーションに提供することで、個々のユーザーに合った回答を生成可能
- 構造化されたHRデータ取得や非構造化の企業知識取得を柔軟に行うために、大規模言語モデル（LLM）を利用
- 多段階の推論が必要な複雑なクエリに対応するために、LLMエージェントフレームワークを使用
- アーキテクチャ、ベストプラクティス、開発手法、テスト戦略はAIアプリケーションの領域で急速に進化中
感想：
この記事では、RAGアーキテクチャを活用した企業知識アプリケーションの進化について詳細に説明されています。ユーザーのコンテキストを考慮した個別化された回答生成や多段階の推論による情報取得プロセスは興味深いです。AIアプリケーションの分野では、アーキテクチャや開発手法などが急速に進化しており、技術リーダーとしての意思決定は困難を伴うことが示唆されています。
元記事: https://www.forrester.com/blogs/rag-is-all-the-rage-and-the-machine-is-getting-more-complex/