コーディング不要のAIエージェントの作り方

知識ベースとAIエージェントの構築

今日の速いペースの世界では、AIを搭載したエージェントは、カスタマーサポートの自動化から24時間365日のリード獲得まで、ビジネスオペレーションに革命をもたらすことができます。しかし、深い技術的スキルがなくても、スマートで信頼性の高いAIアシスタントを構築することはできるのでしょうか？鍵は

確かな知識ベースから始める

AIエージェントを支える頭脳

ナレッジベースとは、FAQ、製品マニュアル、PDF、ウェブサイトコンテンツなど、AIシステムに供給するために構造化されたドキュメントを集めたものです。ナレッジベースは、AIを正確かつオンブランドにするものだ。

ベストプラクティスには以下が含まれる：

ドキュメントの取り込みと管理可能なセグメントへのチャンキング
意味的類似性のための埋め込みを作成する
ベクターデータベースに保存し、高速検索を実現

AIエージェントを試す

AI知識アーキテクチャの選択：RAG vs. CAG

AIエージェントを試す

リトリーバル・アグメンテッド・ジェネレーション（RAG）

RAGはクエリー時に関連情報を動的に引き出します：ユーザーからの質問このシステムは、ベクトル検索によって一致する知識スニペットを検索する。ホースのスニペットがプロンプトの前に付加される。n LLMは根拠のある正確な返答を返す。

長所だ：

常に最新のドキュメントを提供
"幻覚 "への強い抵抗
変化するビジネスニーズへの適応性

短所だ：

検索待ち時間
建築の複雑さ
変化するビジネスニーズへの適応性

AIエージェントを試す

キャッシュ拡張世代（CAG）

CAGは、頻繁に使用される知識をモデルのキャッシュまたは拡張コンテキストにプリロードする。そしてクエリ時に、モデルはリアルタイムに検索することなく迅速に応答します。これはまた、大規模なAIエージェントのトレーニングやファインチューニングと呼ばれるもので、エージェントに何千ものプロンプトを提供し、ニューラルネットワークを再構築する必要があります。

長所だ：

より迅速な対応
よりシンプルなアーキテクチャ

短所だ：

頻繁なアップデートの柔軟性が低い
コンテキストウィンドウサイズによる制限

AIエージェントを試す

どちらを選ぶべきか？

データが大きく、動的で、正確な検索が必要な場合はRAGを使用します。知識セットが小さく、静的で、スピードが重要な場合はCAGを使用します。しかし、CAGはAIエージェントのトレーニングに多くのリソースを必要とします。Vector AI Agentsでは、RAGを学習させたAIエージェントの無料トライアルを提供しています。