LlamaIndexが解説するAgentic RAG、多文書エージェントによる拡張可能なアーキテクチャ
要点：文書ごとにエージェントを割り当て、上位のメタエージェントが検索と推論を制御する「Agentic RAG」の構築手法が紹介されました。Rerank機能を用いた関連性の高い回答生成が特徴です。
日本の事業者にとって、なぜ重要？
大量の社内文書を扱うRAGシステムにおいて、精度と拡張性を両立させるための高度な設計手法として、開発担当者は検討の価値があります。
元記事
Agentic RAG With LlamaIndex
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選定元：AI HOT