要約:
- 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。
- 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、ECサイトの商品マネージャー向けのエージェントを構築し、PDF内の非構造化データからコンテキストを抽出する。
- APIサーバーは4つのAPIエンドポイントを公開し、エージェントはツールの実行またはセマンティック検索を通じてコンテキストを取得する。
- エージェントは、LLMにツールの実行を推奨するかどうかを確認し、その後ベクトルデータベースからコンテキストを取得する。
感想:
この記事では、RAGと関数呼び出しを組み合わせたアプローチがLLMベースのアプリケーションの能力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。特に、外部知識ベースからの正確なデータ取得と効率的なタスク完了のための特定の機能の実行を組み合わせることで、より効果的なエージェントを構築する方法が示されています。
元記事: https://thenewstack.io/how-to-build-an-ai-agent-that-uses-rag-to-increase-accuracy/