【ITニュース解説】RAG knowledge base, AI agents, and remote large models

現代のウェブサイト運営において、多くのユーザーは単に情報が掲載されているだけでなく、まるで人間が対応するような「賢い顧客サービス」を求めている。頻繁に寄せられる質問（FAQ）に自動で答えたり、サイト内の記事内容を理解して質問に回答したりする能力が求められている。このような高度な対話システムを構築するために、大規模言語モデル（LLM）の活用が期待されるが、一からLLMを開発し訓練するには莫大なコストがかかるため、現実的ではない。そこで注目されているのが、「リモート大規模モデル」と「知識ベース」、そしてこれらを使いやすくする「プラットフォーム」を組み合わせるというアプローチだ。

このアプローチでは、まず「リモート大規模モデル」が中心的な役割を果たす。リモート大規模モデルとは、OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiといった、クラウド上で動作する大規模言語モデルを指す。これらのモデルは、ユーザーの手元のコンピューターではなく、インターネット経由でアクセスできるクラウドサーバー上で実行される。API（Application Programming Interface）という仕組みを通じて、遠隔地の強力なコンピューティングリソースを利用し、自然言語の理解や生成を行う「賢い脳」として機能する。これにより、個々のユーザーが高性能なハードウェアを用意することなく、最先端のAI技術を活用できる。

次に重要なのが、「RAG知識ベース」という概念だ。RAGはRetrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）の略であり、大規模モデルそのものではなく、その能力を最大限に引き出すための手法である。この手法の基本的な考え方はこうだ。まず、ウェブサイトの記事、FAQ、PDFドキュメントといった情報を、コンピューターが扱いやすいように細かな意味の塊（セグメント）に分割する。これらのセグメントは「ベクトルデータベース」と呼ばれる特殊なデータベースに保存される。ユーザーが何か質問をすると、システムはこのベクトルデータベースの中から質問内容に最も関連性の高いコンテンツを瞬時に探し出す。そして、この検索によって得られた関連コンテンツとユーザーの質問の両方を、先述のリモート大規模モデルに渡す。大規模モデルは、与えられた知識ベースの情報に基づいて、より正確で詳細な回答を生成する。つまり、RAG知識ベースは、大規模モデルが常に最新かつ正確な情報に基づいて回答できるようにする「外部記憶装置」のような役割を担う。大規模モデル単体では学習済みの情報しか回答できないが、RAGを組み合わせることで、リアルタイムの、あるいは特定のドキュメントに基づいた回答が可能になるのだ。

さらに一歩進んだ概念として、「AIエージェント」がある。AIエージェントは、リモート大規模モデルとRAG知識ベースの能力を基盤として、具体的なタスクを実行するための「秘書」あるいは「実行層」として機能する。単に質問に答えるだけでなく、能動的に意思決定を行い、様々な「ツール」を呼び出して複雑な作業を遂行できるのが特徴だ。例えば、Swift言語で書かれたXcodeプロジェクトのコードを最適化するシナリオを考えてみよう。AIエージェントはまず、APIを通じてXcode内のSwiftコードにアクセスする。次に、RAG知識ベースにアクセスし、Swiftの最適なコーディングプラクティスや関連する開発ドキュメントを検索・取得する。そして、この知識ベースの情報を参照させながら、リモート大規模モデルにコードの最適化案を生成させる。最終的に、エージェントは生成された最適化コードを、ローカルAPIを介してXcodeに書き戻す。このように、AIエージェントは情報を理解し、知識を検索し、思考し、さらに外部システムと連携して具体的な行動を起こすことで、より高度な自動化を実現する。

これらの技術を導入するための具体的な製品やプラットフォームも様々存在する。最も手軽な選択肢の一つに、「公式カスタマイズ」がある。OpenAIのGPTsのように、特定のドキュメントをアップロードし、モデルの振る舞いを設定するだけで、カスタムのチャットボットを作成できる。ただし、これは通常、ChatGPTの環境内でのみ利用可能といった制約がある場合が多い。

より汎用的にRAG知識ベースを構築したい場合は、「RAG知識ベースSaaSプラットフォーム」が便利だ。ChatbaseやDify、Claude Workflowsなどがこれに該当する。これらのプラットフォームは、ウェブサイトのURLやドキュメントをアップロードするだけで、自動的にRAG知識ベースを構築し、ユーザーからの質問をリモート大規模モデルに連携させて回答を生成する。プログラミングの知識がなくてもすぐに始められ、ウェブサイトのFAQ対応や顧客サービスといったシナリオに非常に適している。ただし、利用するプラットフォームに依存することになる点は理解しておくべきだ。

エンジニアや開発者向けには、「オープンソース/開発者ツール」が用意されている。Flowiseは、視覚的なドラッグ＆ドロップインターフェースでAIアプリケーションを構築でき、自身でサーバーに展開することも可能だ。LangChainやLlamaIndexは、PythonやJavaScriptといったプログラミング言語を用いて、より柔軟でカスタマイズ性の高いAIシステムを構築するためのライブラリ群である。これらはプログラミングスキルを必要とするが、その分、システムの自由度や拡張性は非常に高い。

さらに、ユーザーとの多段階にわたる対話フローを重視する場合には、「チャットボットプラットフォーム」が有効だ。BotPressやTypebotといったプラットフォームは、大規模モデルの能力を直接利用するだけでなく、ユーザーの氏名を尋ね、そのニーズに基づいて推奨事項を提示するなど、あらかじめ設計された会話の流れに沿って対話を進めることに重点を置く。ライブチャット管理機能との連携も可能で、複雑なガイダンスやカスタマーサポートのプロセスに適している。

これらのツールや概念は、様々なニーズに応じて使い分けられる。例えば、個人ブロガーが自分のサイト訪問者からの質問に答えたい場合、ChatbaseやDifyのようなRAG知識ベースSaaSプラットフォームを手間なく利用できる。中小企業が多段階の会話を含む顧客サービスを効率化したいなら、BotPressやTypebotのようなチャットボットプラットフォームとRAGプラットフォームを組み合わせて使うのが良い選択肢となるだろう。開発者や技術的な探究心を持つ人々は、LangChainやLlamaIndexを用いて、高い柔軟性と制御性を持ったシステムを自ら構築できる。また、セキュリティ要件が厳しく、予算に余裕のある大企業であれば、Flowiseのような自己展開可能なツールとプライベートな大規模モデルを組み合わせることで、より安全な環境を構築することも可能となる。

このように、リモート大規模モデル、RAG知識ベース、AIエージェントといった技術は、現代のウェブサイトやビジネスにおける顧客体験を根本的に変え、よりインテリジェントで効率的なサービス提供を実現するための重要な柱となっている。