AIエージェントを活用した「エージェンティックRAG」が、従来の検索拡張生成（RAG）システムの課題を克服することが期待されています。
従来のRAGには、情報の正確性が担保できない点やハルシネーション、コンテキスト理解不足、スケーラビリティの問題が存在します。
エージェンティックRAGは、AIエージェントの自律的な判断力を活かし、情報検索と生成の精度を高める手法です。
特に、「ReAct」フレームワークを用いてクエリの意図を理解し、適切な情報を選択して処理することで、より正確な回答を提供します。
最近では、スタートアップのVectorizeがエージェンティックRAGプラットフォームを一般提供し、データエンジニアリングの自動化に取り組んでいます。
今後のAIエージェントの進化に伴い、エージェンティックRAGの発展が注目されるでしょう。
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