概要
https://qiita.com/yuji-arakawa/items/d33c815fc07e4f23328b
詳細内容
## エージェンティック AI で RAGを賢く - インデータベースAIエージェントの活用
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Oracle Autonomous Databaseを活用したインデータベースAIエージェントにより、RAGを自律的に進化させるAgentic AIの概念と実装を解説する。
[[Agentic AI, RAG, インデータベースAIエージェント, Oracle Autonomous Database, Function Calling]]
この記事は、従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation）をさらに高度化する「Agentic RAG」の概念を、Oracle Autonomous Databaseを用いたインデータベースAIエージェントの具体例を交えて深く掘り下げています。Agentic RAGは、ユーザーのクエリ内容に応じてAIエージェントが自律的に選択・実行される点が特徴であり、これによりRAGの応答精度と柔軟性が飛躍的に向上します。特に注目すべきは、データがデータベース内に留まるため、セキュリティが強化される点です。これは、機密性の高い情報を扱う企業システムにおいて、外部サービスへのデータ流出リスクを低減する上で極めて重要です。SELECT AIやDBMS_CLOUD_AIといったOracleの機能がどのように活用され、ルーターエージェントやメインエージェントが連携して動作するかの詳細な実装例は、実際のシステム設計に大いに役立ちます。将来的にはFunction CallingやMCP（Model Context Protocol）への対応も視野に入れており、AIエージェントがより複雑なタスクを自律的に処理する未来を示唆しています。
**編集者ノート**: Webアプリケーションエンジニアにとって、このAgentic RAGの進化は、単なる情報検索の改善に留まらず、アプリケーションの振る舞いを根本から変える可能性を秘めています。特にインデータベースAIエージェントは、データガバナンスとセキュリティが厳格なエンタープライズ環境において、AI機能を安全に組み込むための強力なアプローチとなります。これにより、これまでAI導入の障壁となっていたデータセキュリティの問題が大きく緩和され、より多くのビジネスロジックがAIエージェントによって自律的に実行されるようになるでしょう。将来的には、アプリケーションコードの大部分が、ユーザーの意図を解釈したAIエージェントのオーケストレーションによって動的に生成・実行される「エージェント駆動型アプリケーション」が主流になると予測します。これは、開発者がビジネスロジックの記述から、エージェントの設計と管理へとシフトする大きな転換点となるでしょう。