A Study on the Implementation Method of an Agent-Based Advanced RAG System Using Graph

要約

この研究は、既存の検索拡張生成 (RAG) モデルの限界を克服し、グラフ技術に基づく高度な RAG システムを実装して高品質の生成 AI サービスを開発することにより、知識ベースの質問応答 (QA) システムを改善することを目的としています。
既存の RAG モデルは、取得した情報を利用することで高い精度と流暢性を示しますが、再処理せずに事前に読み込まれた知識を使用して応答を生成するため、精度が低下する可能性があります。
さらに、RAG 構成段階後にリアルタイム データを組み込むことができないため、コンテキストの理解や偏った情報の問題が発生します。
これらの制限に対処するために、この調査では、Graph テクノロジーを利用した強化された RAG システムを実装しました。
情報を効率的に検索・活用するためのシステムです。
具体的には、LangGraph を使用して取得した情報の信頼性を評価し、さまざまなデータを合成して、より正確で強化された応答を生成します。
さらに、この調査では、システムの動作、主要な実装手順、および実装コードと検証結果を通じた例の詳細な説明が提供され、それによって高度な RAG テクノロジへの理解が深まります。
このアプローチは、企業サービスに高度な RAG システムを実装するための実践的なガイドラインを提供し、実用化のための貴重なリソースとなります。

要約(オリジナル)

This study aims to improve knowledge-based question-answering (QA) systems by overcoming the limitations of existing Retrieval-Augmented Generation (RAG) models and implementing an advanced RAG system based on Graph technology to develop high-quality generative AI services. While existing RAG models demonstrate high accuracy and fluency by utilizing retrieved information, they may suffer from accuracy degradation as they generate responses using pre-loaded knowledge without reprocessing. Additionally, they cannot incorporate real-time data after the RAG configuration stage, leading to issues with contextual understanding and biased information. To address these limitations, this study implemented an enhanced RAG system utilizing Graph technology. This system is designed to efficiently search and utilize information. Specifically, it employs LangGraph to evaluate the reliability of retrieved information and synthesizes diverse data to generate more accurate and enhanced responses. Furthermore, the study provides a detailed explanation of the system’s operation, key implementation steps, and examples through implementation code and validation results, thereby enhancing the understanding of advanced RAG technology. This approach offers practical guidelines for implementing advanced RAG systems in corporate services, making it a valuable resource for practical application.

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