マルチホップ推論を実現するためのAIエージェント型RAGの設計

マルチホップ推論を実現するためのAIエージェント型RAGの設計とは

マルチホップ推論を実現するためのAIエージェント型RAGの設計とは、大規模言語モデル（LLM）が複数の情報源を段階的かつ自律的に参照・分析し、複雑な問いに対する深い洞察や回答を生成する能力（マルチホップ推論）を、RAG（Retrieval-Augmented Generation）とAIエージェントの組み合わせによって実現するためのアーキテクチャ設計手法です。従来のRAGが一度の検索で情報を取得するのに対し、この設計ではAIエージェントが推論の過程で必要に応じて繰り返し情報検索や分析を行い、その結果を基に次のステップを決定します。これは親トピックである「RAG構成パターン」の中でも、特に高度な推論能力と自律性を追求する応用パターンとして位置づけられます。

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