エージェント知識ベース
エージェント知識ベース(AKB)とは、自律的なAIエージェントが意思決定、ユーザーの質問への回答、タスクの実行に役立てる、集中化され、構造化され、多くの場合ベクトル化された情報リポジトリです。大規模言語モデル(LLM)に組み込まれている一般的な知識とは異なり、AKBは特定の、独自の、または最新のドメイン知識を提供します。
AKBがない場合、AIエージェントは訓練されたデータに限定され、ハルシネーション(幻覚)、古い回答、ニッチなビジネスロジックへの対応不能につながります。AKBはエージェントを検証可能な事実に根付かせ、その出力を信頼性が高く、信頼でき、ビジネスの特定の運用コンテキストに関連したものにします。
典型的なワークフローには、検索拡張生成(RAG)が関与します。ユーザーがエージェントにプロンプトを送信すると、システムはまずAKBを照会します。この検索プロセスは、意味的に最も関連性の高いドキュメントやデータチャンクを見つけ出します。これらの取得されたスニペットは、コンテキストとしてLLMのプロンプトに注入され、LLMが提供された検証済みのソース資料に基づいて回答を生成できるようにします。
効果的なAKBを実装するには、堅牢なデータ取り込みパイプライン、効果的なチャンキング戦略、高品質のベクトルインデックスが必要です。構造化されていないデータは検索の質の低下を招き、LLMの利点を相殺してしまいます。
この概念は、ベクトルデータベース、検索拡張生成(RAG)、およびセマンティック検索と密接に関連しています。