概要
「RAG不要論」や「Agentic Searchへの移行」を巡る用語の定義ミスや誤解を整理し、データの性質に応じた適材適所の技術選定の重要性を解説した記事。
詳細内容
昨今SNS等で話題となっている「RAG vs Agentic Search」の論争に対し、Microsoftのソリューションアーキテクトが技術的背景と定義を整理。論争の背景には、RAGを「ベクトル検索」と狭義に捉える層と、Agentic Searchを「ファイル探索ツール」と混同する層の認識のズレがある。記事では、RAGは外部データを参照するアーキテクチャ全般を指し、Agentic SearchはReasoningを用いた反復的な検索手法であることを明確化。また、最近注目されるCAG（Context-Augmented Generation）や、Karpathy氏が提唱した「LLM Wiki」についても言及。結論として、自然言語ドキュメントにはベクトル検索RAGが、コードベースや構造化データにはファイルシステム探索が、そして各々の制約（コスト・遅延・精度）に応じて手法を使い分けるべきであると説いている。