顧客の問題を分析するためのエージェントラグ

この記事では、大規模な言語モデル（LLMS）の機能を大幅に改善する高度なAI手法であるエージェントRAGについて説明します。情報を受動的に取得する従来の、または「素朴な」RAGとは異なり、エージェントRAGは自律エージェントを組み込んでデータの検索と意思決定プロセスを積極的に管理します。この強化により、より洗練された推論と複雑なクエリの処理が可能になります。

エージェントラグ：強力な強化

エージェントRAGは、検索された生成（RAG）の強みとAIエージェントの意思決定力を組み合わせています。このハイブリッドアプローチは、検索と生成がマルチエージェントシステム内に統合されるフレームワークを作成します。エージェントは、特定の情報を要求し、取得したデータに基づいて情報に基づいた決定を下すことができ、より正確で文脈的に関連する応答をもたらすことができます。

エージェントラグvs.ナイーブラグ：重要な違​​い

コアの違いは、エージェントのアクティブな役割にあります。ナイーブラグは、要求されたときにデータを取得するだけで、エージェントラグはエージェントを使用して、いつ、どのように、何を取得するかを判断します。この積極的なアプローチは、マルチステップの推論を必要とする複雑なタスクを処理するために重要です。素朴なぼろきれは次のとおりです。

• 要約：複数のソースからの情報の合成。
• 比較：さまざまなソースからのデータの分析と対照。
• マルチパートクエリ：連続的な手順と情報収集が必要な質問への対処。

エージェントラグの実際のアプリケーション

AIエージェントの追加は、マルチステップの推論を必要とする多数のアプリケーションのロックを解除します。

• 法的調査：法的文書の比較と重要な条項の特定。
• 市場分析：大手ブランドの競争力のある分析を実施します。
• 医療診断：患者データを最新の研究と統合します。
• 財務分析：財務報告の処理と主要な投資洞察の生成。
• コンプライアンス：ポリシーと法律を比較することにより、規制のコンプライアンスを確保します。

PythonとCrewaiを備えた建物のエージェントラグ

このセクションでは、PythonとCrewaiを使用してエージェントRAGシステムを構築して、カスタマーサポートチケットを分析します。この例では、さまざまな技術製品の顧客問題のデータセットを使用しています。

このシステムは、各ブランドのトップ顧客の苦情を要約しています。ステップには次のことが含まれます。

1. ライブラリのインストール：必要なPythonパッケージのインストール（ llama-index 、 crewai ）。
2. ライブラリのインポート：必要なモジュールのインポート。
3. データの読み取り：顧客の問題データセットの読み込み。
4. APIキーの設定： OpenAI APIキーの構成。
5. LLM初期化：大規模な言語モデルの初期化。
6. インデックスとクエリエンジンの作成：効率的な検索のためのベクトルストアインデックスの構築。
7. ツールの作成：クエリエンジンに基づいてツールの作成。
8. エージェントの定義：特定の役割を持つエージェントの定義（「顧客チケットアナリスト」、「製品コンテンツスペシャリスト」）。
9. タスクの作成：エージェントにタスクを割り当てる。
10. 乗組員のインスタンス化：エージェントとタスクを順番に実行します。

結論：Ragの未来

エージェントRAGは、検索された生成の重要な進歩を表しています。複雑なクエリを処理し、より微妙な洞察を提供する能力は、さまざまな業界で強力なツールになります。 PythonとCrewaiを使用すると、実装プロセスが簡素化され、このテクノロジーが開発者がよりアクセスしやすくします。

重要なテイクアウト：

• エージェントラグの動的な意思決定は、素朴なぼろきれの制限を超えています。
• マルチステップの推論を必要とする複雑なクエリに優れています。
• 高度なデータ分析を要求する多様な分野でアプリケーションを見つけます。
• Crewaiは、簡単なPython実装を促進します。
• さまざまなデータ分析シナリオに適応できます。

よくある質問（FAQ）：

• Q1：エージェントとナイーブのぼろきれの重要な違いは何ですか？ A1：エージェントRAGは意思決定にアクティブなエージェントを使用し、素朴なRAGは情報を受動的に取得します。

• Q2：ナイーブラグはなぜ複雑なクエリと格闘しているのですか？ A2：その受動的性質は、マルチステップの推論と複雑な情報統合を処理する能力を制限します。

• Q3：実際のシナリオには、エージェントラグはどのように適用されますか？ A3：高度なデータ分析のために、法律、医療、財務、顧客サポートのドメインで使用されています。

• Q4：Pythonを使用してエージェントRAGを実装できますか？ A4：はい、Crewaiのようなライブラリを使用します。

• Q5：エージェントラグから最も恩恵を受ける産業はどれですか？ A5：法律、ヘルスケア、金融、顧客サポートなどの複雑なデータ分析を扱う業界。

（注：画像URLは変更されていません。）

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