ベクターデータベースのWeaviate：エージェント型RAGによるデータ処理・検索の革新を提案

大規模言語モデル（LLM）の登場後、企業は素早くこれらを業務フローに組み込みました。Retrieval-Augmented Generation（RAG）を使用してLLMアプリケーションを開発し、社内データセットを活用することで、ビジネスに関連した回答を提供し、ハルシネーションを減少させることに成功しました。
しかし、従来のRAGには複数の知識ソースを扱えないという制限があり、データの検証も不十分でした。この課題を解決するために登場したのが「Agentic RAG」です。これは、AIエージェントがRAGパイプラインを強化する新しいアプローチです。

Agentic RAGの主な特徴：

- 複数の知識ソースからデータを取得可能
- WebやAPI、計算ツールなど多様なツールにアクセス可能
- 推論とメモリ機能を持つAIエージェントによるデータの検証
- より正確で根拠のある回答の生成

実装方法には、単一エージェントシステムとマルチエージェントシステムの2種類があり、DSPy、LangChain、CrewAI、LlamaIndex、Lettaなどのフレームワークを使用して構築できます。

ただし、以下の課題も存在します：

- 複数ステップの処理による遅延
- 信頼性の問題
- 計算コストの増加

Weaviateの CEO、Bob van Luijtは、Agentic RAGが次世代のAIアプリケーションにとって重要な技術になると指摘し、単なる情報検索を超えてタスクを実行できる能力を持つと評価しています。

Weaviateについて
Weaviateは、ベクターデータベースを提供する企業で、AIアプリケーションの次世代化を推進しています。エージェント型RAGやGenerative Feedback Loopsなどの新しい技術を通じて、より高度なデータ処理と検索機能の実現を目指しています。CEOのBob van Luijt氏は、これらの技術が単なる情報検索を超えて、タスクを実行できるAIアプリケーションの次の波を生み出すと考えています。