時系列情報を考慮した微小メモリとしてのRAGチャンクの活用

AIの知識管理において、従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation）の「チャンク」と呼ばれるデータ単位を「時間感知型のマイクロメモリ」に見立てたアプローチが注目されている。RAGは、情報を静的なデータチャンクとして扱うが、現実の情報は常に変化し、古いデータが役に立たなくなるケースが多いため、時間的な変化を考慮した知識グラフの必要性が指摘されている。例えば、企業の売上データが新たな報告で更新されると、古いデータが誤りを生む可能性がある。 この問題に対処するため、時間知識グラフ（TKG）が提案されている。TKGでは、データチャンクにタイムスタンプを付与し、有効期間を明示することで、情報がいつからいつまで有効かを記録する。これにより、「ある日付におけるCEOは誰か」などの時間依存な質問に正確に答えたり、情報の変化を追跡することができる。また、時間付きの三つ組（主語・述語・目的語）やイベントデータを含む構造により、動的な知識のモデル化が可能となる。 AIエージェントの記憶機能としての役割を果たすTKGは、RAGとメモリシステムを組み合わせたハイブリッドアプローチである。従来のメモリシステムがエピソードや手順を含むが、TKGは時間感知の事実に焦点を当て、軽量で柔軟なデータ処理を実現する。例えば、財務分析や顧客の好みの追跡など、リアルタイム性が求められる場面に適している。 実際のコード例では、RAGチャンクを時間付きの三つ組に変換し、古い情報が新しい情報によって無効化された場合に自動で更新する仕組みが示されている。このアプローチにより、AIが最新かつ文脈に合った情報を基に意思決定を行うことが可能になる。