- RAG（Retrieval Augmented Generation）と関数呼び出しの組み合わせは、LLMベースのアプリケーションの機能を大幅に向上させることができる。
- RAGエージェントは、関数呼び出しに基づいて、外部知識ベースに依存して正確なデータ検索を行い、特定の機能を実行して効率的なタスク完了を実現する。
- RAGフレームワーク内での関数呼び出しは、より構造化された検索プロセスを可能にする。
- チュートリアルでは、電子商取引会社のプロダクトマネージャーがセールスや商品ポートフォリオを分析するためのエージェントを構築する。
- エージェントは、PDFに保存された非構造化データからコンテキストを抽出し、APIを呼び出してセールス情報を取得する。
- Docker Composeファイルを作成して、MySQLデータベースとFlask APIレイヤーを実行する。
- APIサーバーには4つのAPIエンドポイントが公開されており、それらをcurlから呼び出すことができる。
- Index-Datasheet Jupyter Notebookを起動して、PDFをインデックス化し、Chromaに埋め込みベクトルを保存する。
- RAG-Agent Jupyter Notebookにエージェントコードがあり、ツールの実行とセマンティック検索の判断ロジックが含まれている。
- エージェントは、LLMがツールの実行を推奨するかどうかを確認し、コンテキストを生成する。
この記事では、RAGと関数呼び出しの組み合わせがLLMベースのアプリケーションの機能向上にどのように貢献するかが詳細に説明されています。関数呼び出しを活用することで構造化された検索プロセスが可能となり、エージェントがタスクを効率的に完了できるようになります。
元記事: https://thenewstack.io/how-to-build-an-ai-agent-that-uses-rag-to-increase-accuracy/