AI工学アカデミー：2.17 マルチ・ドキュメント・エージェント型RAG（マルチ・ドキュメント・インテリジェント検索強化型ジェネレーション）

紹介

検索機能強化生成のための知的身体ベースのアプローチ。多文書エージェント的知的検索強化生成. ラグRetrieval Augmented Generation）は、マルチ・ドキュメント処理、インテリジェント・ボディ・システム、ラージ・ランゲージ・モデリング（LLM）などの技術の利点を組み合わせた高度な情報検索・生成手法である。このアプローチは、特に複数の文書にわたる複雑なクエリを処理するために知的コーパスを導入することで、従来のRAG（Retrieval Augmented Generation）システムの限界に対処することを目的としている。

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/12_Agnetic_RAG

機関車

従来のRAG（Retrieval Augmented Generation）システムは、1つの文書から関連情報を検索することには長けているが、一般的に以下のような課題に直面している：

1. 複数の文書にまたがるクエリーの処理
2. 異なる情報源からの情報を比較対照する
3. 文脈の関連性に基づき、文書間の関係を考慮した回答を提供する。
4. 大規模かつ多様なデータセットからの効率的な情報検索

マルチ・ドキュメント・エージェント型RAG（マルチ・ドキュメント・インテリジェント・サーチ・エンハンスド・ジェネレーション） このような課題は、ユーザーのクエリに対してより包括的で詳細な回答を提供できる、専門的な文書インテリジェンスやトップレベルインテリジェンスの導入によって克服されてきた。

メソッドの詳細

ドキュメントの前処理とベクターストアの構築

1. ドキュメントのインポートソース文書を処理し、管理可能な小さな断片に分割する。
2. 埋め込みベクトルの生成（埋め込み）各テキストの埋め込みベクトルを作成します。
3. ベクトルきおくそうち埋め込みベクトルをベクトルデータベースに格納し、効率的な検索を実現。
4. インデックス作成各文書のベクトルインデックスとサマリーインデックスを作成する。

マルチ・ドキュメント・エージェント型RAG（MDA）ワークフロー

1. ドキュメント・インテリジェンスの作成文書ごとに専用のインテリジェンスを作成し、以下のツールにアクセスできるようにする：
   a. 文書内の意味検索のためのベクトルベースのクエリーエンジン
   b. 文書要約を生成する要約クエリーエンジン
2. トップレベルの知性体のセットアップすべてのドキュメント・インテリジェンスにアクセスし、調整できるマスター・インテリジェンスを作成する。
3. クエリ処理トップレベルのインテリジェンスはユーザーのクエリを分析し、呼び出されるドキュメントインテリジェンスを決定する。
4. 知的ボディ協調検索::
   a. クエリに基づいて関連文書インテリジェンスをアクティブにする。
   b. 各インテリジェンスは、必要に応じて検索や要約のタスクを実行する。
5. 概要トップレベルの知性は、複数の文書知性から情報を収集し、統合する。
6. 回答を生成する大規模言語モデル(LLM)を通して、合成された情報とユーザークエリを使用して包括的な応答を生成します。
7. 反復最適化必要であれば、システムは最終的な答えを最適化するために、複数の検索と生成サイクルを実行することができます。

インテリジェントな複数文書検索のためのエンハンスド・ジェネレーションの主な特徴

1. 専門文書インテリジェンス各文書はそれぞれ個別のインテリジェンスを持ち、集中的かつ効率的な検索プロセスを保証します。
2. 知的体の階層構造トップレベル知能の連携による複数文書にまたがる文脈推論。
3. フレキシブルなお問い合わせ特定の事実に関するクエリや、複数の文書にまたがるテーマ別の幅広い探索をサポート。
4. ダイナミックなツール選択トップレベルのインテリジェンスは、さまざまなサブクエリに基づいて最適なツール（ベクトル検索または要約生成）を自動的に選択する。
5. クロス・ドキュメント情報分析複数の文書間の情報の比較と合成をサポート。

この方法の利点

1. 文脈理解力を高める複数の文書インテリジェンスの連携により、システムはより文脈に即した回答を提供することができます。
2. 比較分析能力の向上複数の文書やトピックにまたがる情報を簡単に比較できる。
3. 高い拡張性分散インテリジェントボディ設計による大規模かつ多様なデータセットの効率的処理
4. 柔軟性と適応性特定の事実確認からオープンな文書横断的調査まで、さまざまなタイプのクエリに対応できます。
5. モデル錯覚現象の軽減マルチ・インテリジェント・ボディ・アーキテクチャは、マルチソース情報の検証を通じて、LLMの信憑性と正確性を高めるのに役立ちます。

評決を下す

マルチ・ドキュメント・エージェント型RAG（マルチ・ドキュメント・インテリジェント・サーチ・エンハンスド・ジェネレーション） これは、検索拡張生成技術の分野における大きな進歩である。従来のRAG技術にインテリジェント・ボディ・アプローチを組み合わせることで、情報検索と生成のための、より詳細で、文脈に関連した、スケーラブルなソリューションを提供する。この手法は、よりスマートで応答性の高いAIシステムを構築するための新たな可能性を提供し、特に複雑な複数ソースの情報クエリを処理する上で、大きな可能性を示している。

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