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会社内RAG AIエージェントの実装と効果 Retrieval-Augmented Generation (RAG)を搭載したAI知識エージェントは、従業員が情報を検索する時間を大幅に短縮する可能性があります。このシステムは、内部ドキュメントやWebサイト、PDFなどを高速に検索し、Slackなどでの質問に数秒で回答します。現在、IBMの「AskHR」のように大手テック企業には導入例が見られますが、まだ一般的とは言えません。 RAGは、ユーザーの質問に対して関連情報を取得し、大規模言語モデル（LLM）に提供することで、正確な回答を生み出します。これはキーワード検索ではなく、類似検索を行い、例えば「フォント」についての質問であっても「タイポグラフィ」に関連したドキュメントを返します。RAGの成功には、情報の保存方法、取得方法、エンベッディングモデルの選択が重要です。 技術スタックとコスト このシステムの技術スタックには、Agentフレームワーク、ベクターデータベース、そしてデプロイメントオプションがあります。サーバーレスファンクションを使うことでコストを抑え、AWS LambdaやModalなどのプラットフォームが選択肢として挙げられます。QdrantとMilvusはクラウドサービスとして無料ティアを提供しており、Qdrantは特に低価格で利用できます。 システムの導入にかかる時間とコストについては、エンジニアリング時間、クラウド費用、エンベッディング費用、LLMのコール費用を考慮する必要があります。初期設定は比較的短時間で完了しますが、ドキュメントの適切な分割（チャンキング）や情報ソースの接続、応答の最適化に時間がかかることが多いです。 システムのアーキテクチャ システムは2つの主な部分から成ります。まず、ドキュメントを適切なチャンクに分割し、エンベッディングしてベクターデータベースに保存します。チャンクはメタデータとともに保存されることで、ソースの追跡が容易になります。エンベッディングは通常安価ですが、大量のデータを扱う場合はコストが嵩むことがあります。 次に、これらのデータにアクセスするエージェントを構築します。エージェントはユーザーの質問に基づいて必要な情報を決定し、異なるツールを活用します。例えば、FunctionAgentを使って各ツール（オンボーディング情報、公開ドキュメント、アクセスリンク、一般情報など）をセットすることができます。 必要な技術と手法 RAGシステムでは、ハイブリッド検索とリランキングを行うことが推奨されます。ハイブリッド検索は、稠密ベクトルと疎ベクトルを使い、類似性和と確実性の両方を確保します。例えば、ユーザーが特定の証明書名（CAT-00568）を尋ねる場合、系統的なマッチングだけでなく特定のキーワードにも反応します。 リランキングは、関連性の低いチャンクを排除し、LLMに合成される情報をクリアにしています。しかし、これらの高度な機能は不要なオーバヘッドを生む可能性があるため、必要最小限に保つべきです。 開発において重要なもの 重要なのは、適切なプロンプトの作り方、遅延の最小化、およびドキュメントチャンキングです。プロンプトの調整は時間と労力を要します。また、応答速度を8〜13秒程度に保つ必要があります。そのため、APIの冷スタート問題やモデルの遅延を管理する方法を検討する必要があります。 ドキュメントチャンキングは特に困難で、HTML、PDF、テキストファイル、Notionボード、Confluenceノートなどの非構造化データを Programmatically に取り込む必要があります。これにより、情報の整合性を保ちつつ、質問に対する適切な回答を導き出すことができます。 拡張機能 システムは基本機能としては十分に動作しますが、さらなる拡張機能としてキャッシュ、情報更新、長期記憶を実装できます。キャッシュはクエリのエンベッディングを保管して検索速度を上げるために使用され、情報更新は定期的な再エンベッディング戦略が有効です。長期記憶はSlack APIを用いて過去の会話履歴を取り込み、より自然な応答を可能にします。 結果と影響 導入したRAG AIエージェントは、従業員が情報を検索する時間を大幅に節約し、効率的な業務遂行を支援します。GPT-4-miniやGemini Flash 2.0のような低コストモデルを使い、月10〜50ドル程度で運用可能です。しかし、高品質なモデルが必要になる場合、コストが急激に上昇することに注意が必要です。 コメント 開発者は、「フレームワークを使うことで素早く原型を作成できるが、本番環境では核心となるロジックを直接呼び出す方が効率的」と指摘しています。また、情報を扱う量や品質によっては、フレームワークが過度なアブストラクションを生み出し、システムのパフォーマンス低下につながる可能性があると述べています。 会社概要 QdrantやMilvusは、RAGシステム向けのベクターデータベースとして高い評価を得ており、無料ティアでも十分な機能を提供します。ModalやAWS Lambdaなどのプラットフォームは、サーバーレスアーキテクチャによって低コストでの運用人材を可能にしています。しかし、システムの複雑さや大量のデータハンドリングを考えると、将来的にはより効率的なモデルやツールの採用が見込まれます。
