Azure AI SearchのAgentic Retrievalを使ってAgentic RAG実現

概要

Azure AI Searchのプレビュー機能「Agentic Retrieval」を活用し、自律的な検索と回答生成を行うAgentic RAGの実装手順と比較検証について解説しています。

詳細内容

Microsoft Azureのプレビュー機能として追加された「Agentic Retrieval」の概要と実装方法を解説する記事です。Agentic Retrievalは、ユーザーの入力から必要なクエリを自律的に作成し、複数回の検索結果を集約して回答するエージェントを容易に構築できる機能です。記事では、出力形式を制御する『Output Mode』や、思考の深さを調整する『Reasoning Effort (minimal/low/medium)』といった主要パラメータを解説。Python SDKを用いた具体的な実装コードを提示し、Reasoning Effortの設定値が生成されるクエリ数、回答の質、実行時間、およびトークン消費量にどのような影響を与えるかを比較検証しています。検証の結果、思考レベルを上げることで広範囲を検索しつつ、要点を整理した回答が得られる傾向にあることを示しています。

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