RAGで足りなくなったので Agentic Search を調べてみた

概要

従来のRAGの限界を克服するために、LLMエージェントが自律的に検索戦略を計画・実行・評価する「Agentic Search」の仕組みと導入の判断基準を解説した記事。

詳細内容

従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation）を運用する中で直面する「単一クエリの限界」や「検索の空振り」を解消する手法として、Agentic Searchの技術構成とメリット・デメリットをまとめています。Agentic Searchは、LLMエージェントが「計画・検索・評価・再検索」のループを自律的に回すことで、複雑な質問への回答や複数データソースの横断、計算ツールの活用を可能にします。一方で、多段階推論によるレイテンシーの増加やAPIコストの上昇、ハルシネーションの連鎖といった課題も指摘。導入の判断基準として、単純なFAQならRAG、複雑な推論や正確性が最優先される場面ではAgentic Searchを検討すべきとしています。単に検索を丸投げするのではなく、エージェントが辿り着きやすいデータ構造を整える重要性が強調されています。

元記事を読む他のサマリーを見る