Langgraphを使用したエージェントRAGシステムを構築するガイド

この記事では、検索拡張生成（RAG）システムと、AIエージェントが能力を強化する方法について説明します。従来のRAGシステムは、カスタムエンタープライズデータの活用に役立ちますが、リアルタイムデータの欠如や無関係なドキュメント取得の可能性などの制限に悩まされています。このガイドは、これらの欠点に対処するためのエージェントの是正ラグシステムを提案しています。

コアの改善は、AIエージェントを組み込んで、より洗練されたワークフローを管理することにあります。これには次のことが含まれます。

• ドキュメントグレーディング： LLMは、検索したドキュメントのユーザーのクエリへの関連性を評価します。
• クエリの書き換えとWeb検索：無関係なドキュメントが特定されている場合、クエリは言い換えられ、Web検索（Tavily Search APIなどのツールを使用）が最新の情報を取得します。
• Langgraphの統合：プロセス全体は、AIエージェントを構築するためのフレームワークであるLanggraphを使用して組織化され、静的な知識とリアルタイムWebデータを組み合わせた循環ワークフローを作成します。

アーキテクチャは詳細であり、ドキュメントの取得、関連性のグレーディング、クエリの洗練、Web検索（必要に応じて）、および最終回答生成の間にシステムがどのように流れるかを示します。 Langchain、Openai Embeddings、およびTavily Search APIを使用した実用的な実装が提供されます。コードカバー：

• 依存関係のインストール。
• APIキーセットアップ。
• ウィキペディアデータからベクトルデータベース（Chromaを使用）を構築します。
• クエリレトリバー、ドキュメントグレーダー、およびQAラグチェーンの作成。
• クエリのリパーシングおよびWeb検索ツールの開発。
• コアエージェントRAGコンポーネントの構築（検索、グレーディング、クエリの書き換え、Web検索、回答生成、意思決定）。
• Langgraphでエージェントグラフを構築します。
• さまざまなシナリオ（関連するドキュメント、無関係なドキュメント、およびスコープ外のクエリ）を使用してシステムをテストします。

この記事は、従来の方法よりもエージェントの修正ラグシステムの利点を強調し、より堅牢で洗練されたAIエージェントの構築のさらなる調査を促進することで締めくくります。

以上がLanggraphを使用したエージェントRAGシステムを構築するガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。