【要約】マルチソース＆クエリ分解で実現する高度なエージェントRAG実践ガイド [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
企業が高度なデータ活用を目指す際、従来のRAGでは複雑な問いに対応できない問題に直面している。エンジニアが定義した固定的なワークフローでは、動的な判断が求められるタスクを処理できない。
- ・複数ソースにまたがる比較や集計などの複雑な質問への対応不可。
- ・曖昧な質問に対し、適切な検索手順を自律的に判断できない柔軟性の欠如。
- ・検索結果が不十分な場合に、自ら再検索を行う自己修正機能の欠如。
// Approach
開発者は、LLMに推論とツール使用を自律的に行わせる「Agentic RAG」を採用し、LangGraphで実装する。LLM自身が「どのツールを使い、どの順序でデータを取得するか」を判断する仕組みを構築する。
- ・Router Query Engine：最適なデータソースをLLMが自律的に選択。
- ・Sub-Question Query Engine：複雑な質問を複数のサブ質問に分解・統合。
- ・Corrective RAG (C-RAG)：検索結果の妥当性を評価し、不足時にWeb検索へ切り替え。
- ・並列処理：ThreadPoolExecutorを用い、ドキュメント評価を高速化。
// Result
Agentic RAGの導入により、高度な情報探索が可能になる一方で、運用上のトレードオフが明確になった。高度な推論は精度を向上させるが、計算リソースへの負荷を増大させる。
- ・推論ステップの増加に伴う、処理時間とAPIコストの大幅な増大。
- ・RagasやTruLensを用いた、生成精度（Faithfulness等）の定量的な評価の必要性。
- ・A-RAGのように、多様な検索インターフェースをLLMに提供する技術への進化。
Senior Engineer Insight
> Agentic RAGは強力だが、安易な導入は避けるべきだ。レイテンシ増大はUXを直撃し、コスト爆発は予算を圧迫する。実戦投入時は、軽量モデルの併用や並列処理、厳格なループ回数制限の実装が必須となる。まずはReRanking等のEnhanced RAGで要件を満たせるか、費用対効果を精査せよ。