RAG（エージェント）とは
RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）をエージェントに適用する手法とは、AIエージェントが外部の知識ベースやドキュメントから関連情報を検索し、その情報を活用してより正確で最新の応答やアクションを生成するアプローチです。
エージェントにおけるRAGの役割
LLMは学習データに含まれない最新情報や企業固有の情報を知りません。RAGにより、エージェントは必要な情報をリアルタイムに外部から取得し、その情報に基づいて判断・行動できます。これによりハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）を大幅に低減できます。
エージェント型RAGの仕組み
単純なRAGではユーザーのクエリに対して一度だけ検索を行いますが、エージェント型RAG（Agentic RAG）では、エージェントが検索クエリを自ら生成し、結果を評価し、必要に応じて追加検索を行うという反復的なプロセスを実行します。複数のデータソースの使い分けや、検索結果の品質判断もエージェントが自律的に行います。
実装のポイント
エージェント型RAGの実装では、適切なチャンキング戦略、高品質な埋め込みモデルの選択、効果的な検索アルゴリズム（ハイブリッド検索など）、検索結果のランキングとフィルタリングが重要です。LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークがこれらの実装を支援しています。