- 大規模言語モデル（LLM）の普及に伴い、企業は内部データセットを活用したRetrieval-Augmented Generation（RAG）技術を使用して、機能的なチャットボットや検索製品を開発し、ユーザーが必要な情報を即座に見つけるのを支援
- RAGは複数のドメインで成功しているが、agentic RAGではAIエージェントがRAGパイプラインを強化し、複雑なユーザークエリを処理するためのゲームチェンジャーとなる可能性がある
- 従来のRAGは単一の知識ソースに制限されるため、複数のソースを活用する必要がある場合や、検証されていないデータによる信頼性の問題が発生することがある
- agentic RAGは、AIエージェントが複数のツールにアクセスしてデータを取得し、追加の機能を提供することで、複雑なユーザークエリにより正確で検証された回答を提供する
私の考え：
agentic RAGのアプローチは、複雑なユーザークエリに対してより正確かつ信頼性の高い回答を可能にするため、LLMパワードアプリケーションの未来に明るい展望をもたらすと思います。データの取得から処理までの一連の手順をスムーズに処理し、より包括的な情報を提供できるのは非常に魅力的です。