- RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、情報検索と生成モデルを組み合わせた自然言語処理（NLP）の手法
- Agentic RAGシステムの中核には人工知能（AI）エージェントが存在し、自律的にタスクを実行する
- Agentic RAGフレームワークは複数のツールを包括できる
- AIエージェントは記憶を持ち、過去の会話や結果を記憶して将来の応答の精度と関連性を向上させる
- LangChainを使用してRAGエージェントを作成し、IBM Granite-3.0-8B-Instructモデルを採用
自己修正の能力を持つAgentic RAGシステムは、多様なツールにアクセスし、複雑なタスクを解決できる。
自己修正の能力を持つAgentic RAGシステムは、多様なツールにアクセスし、複雑なタスクを解決できる。
元記事: https://ibm.com/think/tutorials/agentic-rag