Rag vsエージェントラグ：包括的なガイド - 分析Vidhya

このガイドでは、検索された高級世代（RAG）から、より洗練されたカウンターパートであるエージェントラグへの進化を調査します。それらの機能、違い、および実用的なアプリケーションを掘り下げます。

まず、Ragとは何かを明確にしましょう。これは、大規模な言語モデル（LLM）に、外部ソースから関連する、現在、およびコンテキスト固有の情報にアクセスして利用できるようにするフレームワークです。これは、事前に訓練された知識のみで動作するLLMとは対照的であり、これは時代遅れまたは不完全であり、不正確さにつながります。

Ragのコア機能には3つのステップが含まれます。

1. 検索（R）：外部データベースまたは知識リポジトリからの関連データの検索。
2. 増強（A）：この取得したデータをLLMのプロンプトに統合します。
3. 生成（g）： LLMは、濃縮されたプロンプトを使用して、より正確でコンテキストに関連する応答を生成します。

以下の表は、RAGを使用することと使用しないことの重要な違いを強調しています。

カテゴリ	ぼろきれ	ぼろきれ
正確さ	不正確さと幻覚を起こしやすい	検証可能な外部ソースに接地されています
適時性	事前に訓練されたデータに限定されています。潜在的に時代遅れ	リアルタイムの最新情報へのアクセス
文脈的な明確さ	あいまいな質問との闘い	コンテキストを通じて明確さと特異性が向上しました
カスタマイズ	事前に訓練されたデータに限定されています	ユーザー固有のデータおよびプライベートソースに適応可能
検索スコープ	内部知識に制限されています	複数のソースにわたる幅広い検索機能
信頼性	エラーの高い可能性	ソース検証による信頼性の向上
ユースケース	汎用タスク	動的なデータ集約型アプリケーション
透明性	ソースの引用の欠如	明確なソース参照を提供します

ただし、RAGは課題に直面しています。正確なコンテキスト理解の確保、複数のソースからの情報の統合、および大規模な精度と関連性の維持。

これは、エージェントラグがより高度なソリューションとして出現する場所です。エージェントRAGは、検索および生成プロセスをインテリジェントに管理する「エージェント」を導入します。このエージェントは、どのリソースに相談するかを決定し、複雑でマルチステップのタスクを処理する能力を高めます。

エージェントRAGは、ルーティングエージェント（クエリの指示）、クエリ計画エージェント（複雑なクエリの分解）、およびReactエージェント（推論とアクションの組み合わせ）など、さまざまなエージェントタイプを活用します。これらのエージェントは、プロセス全体を最適化するために協力して機能します。

エージェントRAGの重要な側面は、マルチステップの推論を処理し、リアルタイム情報に適応する能力です。これは、通常、シングルステップクエリに限定されている従来のRAGとは対照的です。

次の表は、ぼろとエージェントのぼろきれの重要な違いをまとめたものです。

特徴	ぼろきれ	エージェントラグ
タスクの複雑さ	簡単なクエリ	複雑でマルチステップのタスク
意思決定	限定	エージェントによる自律的な意思決定
マルチステップの推論	シングルステップクエリ	マルチステップの推論に優れています
重要な役割	LLMと検索を組み合わせます	インテリジェントエージェントは、プロセス全体を調整します
リアルタイムデータ	本質的に能力がありません	リアルタイムのデータ統合用に設計されています
コンテキスト認識	限定	高いコンテキストアウェアネス

Langchainを使用した単純なRAGシステムを構築する実用的な例は、IBMのwatsonx.aiとGranite-3.0-8b-instructモデルを利用したより高度な例とともに、元のテキストに記載されています。これらの例は、RAGとエージェントRAGの両方の実装と機能を示しています。

結論として、RAGはLLMのパフォーマンスを大幅に向上させますが、エージェントRAGは実質的な進歩を表し、より複雑で動的、文脈的に認識されるアプリケーションを可能にします。それらの選択は、タスクの複雑さとリアルタイムの適応性の必要性に依存します。エージェントラグは、マルチステップの推論とリアルタイムデータ統合を必要とする洗練されたタスクに好ましい選択です。元のテキストのFAQSセクションは、これらのポイントをさらに明確にします。

以上がRag vsエージェントラグ：包括的なガイド - 分析Vidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。