生成 AI プラットフォームで競争上の優位性を生み出す最善の方法の 1 つは、AI が関連する外部情報 (つまり、データ) を応答プロセスに動的に組み込めるようにすることです。これを実現する最善の方法の 1 つは、RAG (検索拡張生成) システムを作成することです。今日は、エージェンシー (クエリ コンテキストに基づいて動的調整を自律的に実行する機能) を組み込むことで、従来の RAG システムの関連性と精度を向上させるエージェンシー RAG システムについて説明します。
実際には、ブランド マーケティング担当者は、AI スタックに独自の情報へのアクセスを提供する必要があるときはいつでも、Agentic RAG システムを使用できます。私たちはクライアント向けに複数のバージョンを展開しています。ここに挙げたのはほんの数例で、他にも多数の使用例があります。
パーソナライズされた顧客とのやり取り: Agentic RAG システムは、顧客データと過去のやり取りを分析して、個人の好みや行動に響くターゲットを絞った電子メールやメッセージなどのパーソナライズされたコミュニケーションを生成できます。
コンテンツの最適化: 現在のトレンドや顧客エンゲージメントに関するデータを取得して分析することで、これらのシステムは、オーディエンスの興味に合わせてマーケティング コンテンツを提案したり、自動的に調整したりすることができ、エンゲージメントとコンバージョン率の向上が期待できます。
競合分析: Agentic RAG は、さまざまなソースから情報を迅速に取得してリアルタイムの競合情報を提供し、マーケティング担当者が競合他社の戦略、価格設定、顧客のフィードバックを理解して戦略的な意思決定を行うのに役立ちます。
キャンペーン管理: これらのシステムは、履歴データと現在の市場動向から得られた洞察を提供することでキャンペーン管理における意思決定を強化し、マーケティング担当者がキャンペーンを最適化してパフォーマンスを向上できるようにします。
市場調査と消費者の洞察: Agentic RAG システムは、消費者の行動や好みを含む大量の市場調査データを迅速に処理し、手動でまとめるにははるかに長い時間がかかるような洞察を生成できます。
SEO とコンテンツ戦略: 検索トレンドと競合他社のコンテンツ戦略に関するデータを取得することで、Agentic RAG システムは、検索エンジンのランキングを向上させ、より多くのトラフィックを引き付ける可能性のあるトピックとキーワードを提案できます。
危機管理とブランド監視: これらのシステムは、Web やソーシャル メディアでブランドに関する言及を継続的に監視し、潜在的な危機や関与の機会についてマーケティング担当者にリアルタイムの警告を提供します。これは、ブランドの評判を維持するために非常に重要です。
エージェント型 RAG システムの構築には課題がつきものです。システムの複雑さにより、時間とリソースの面で多大な投資が必要になります。さらに、AI がアクセスできるようにしながら、独自のデータのプライバシーとセキュリティを維持することも重要です。企業は、システムを最新かつ効果的な状態に保つために継続的に投資する準備も必要です。これらすべてを念頭に置いて、重要な手順を以下に示します。
1. データ準備 – 成功する RAG システムの基礎は、堅牢なデータ準備にあります。この重要なステップにより、すべてのデータがクリーンアップされ、整理され、エラーがなくなり、さまざまなドキュメントやソース間で一貫した形式になります。
2. ベクター データベースの作成 – ベクター データベースの作成は、次の重要なステップです。このタイプのデータベースは、データのベクトル表現を保存して、セマンティック検索を実行するように設計されています。キーワード マッチングに依存する従来のデータベースとは異なり、ベクター データベースでは、コンテンツとクエリのセマンティック関連性に基づいてシステムが情報を取得できます。
3. 大規模言語モデル (LLM) との統合 – ベクトル データベースを AI スタックに統合するには、GPT4、Gemini、Claude、Llama などの LLM に接続します。この統合により、モデルはベクトル データベースに保存されている情報を活用して応答を生成できるようになります。
4. エージェンシーの実装 – RAG システム内でのエージェンシーの実装には、検索および応答戦略の動的な改善が含まれます。これには、クエリ変換によるクエリの変更による情報検索の有効性の向上、ドキュメント メタデータを使用した検索結果のさらなる改善、修正動作の実装が含まれます。これらの修正動作により、システムはフィードバック ループに基づいて出力を継続的に再評価および改善できるため、システムが時間の経過とともに適応性と正確性を維持できます。
5. メンテナンスと継続的な改善 – Agentic RAG システムは、導入後、その有効性を維持するために継続的な監視とメンテナンスが必要です。この継続的なプロセスには、ベクター データベースを最新のデータで更新し、ユーザーからのフィードバックに基づいて AI アルゴリズムを改良し、システムを体系的にテストしてパフォーマンスを最適化することが含まれます。定期的なメンテナンスは、新しいデータ入力や進化するユーザーのニーズに適応するのに役立ち、それによって正確な応答を提供するシステムの有用性と効率性を維持します。
エージェント RAG システムは、エンタープライズ アプリケーション向けに生成 AI のパワーを活用する最新のアプローチです。ただし、業界は急速に進化しているため、新しいものがすぐに出現することに備えておく必要があります。とはいえ、独自のデータを AI 運用に統合することで、ナレッジ管理機能を強化し、特定の組織のニーズに合わせて対応を調整し、(最も重要な点として) AI を活用して競争上の優位性を生み出し、維持することができます。
Agentic RAG システムの作成について詳しく知りたい場合は、お問い合わせください。
著者注: これはスポンサー付きの投稿ではありません。私はこの記事の著者であり、これは私の個人的な意見を述べたものです。私や私の会社は、これに対して報酬を受け取っていません。この作品は、さまざまな生成 AI モデルの支援を受けて作成されました。
Shelly Palmer 氏は、シラキュース大学 SI ニューハウス パブリック コミュニケーション スクールのアドバンスト メディア イン レジデンス教授であり、テクノロジー、メディア、マーケティングの分野でフォーチュン 500 企業を支援するコンサルティング会社 The Palmer Group の CEO です。LinkedIn の「テクノロジー界のトップ ボイス」に選ばれ、Good Day New York でテクノロジーとビジネスを取り上げ、CNN の常連コメンテーターを務め、人気のビジネス ブログを毎日執筆しています。ベストセラー作家であり、人気の無料オンライン コース Generative AI for Execs の制作者でもあります。@shellypalmer をフォローするか、shellypalmer.com にアクセスしてください。
