概要

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Foundry IQ が AI エージェントを単純なチャットボットから、組織の情報にアクセスできる知識が強化されたエンタープライズ ツールに変換する方法について学習しました。

RAG は知識の問題を解決します

検索拡張生成は、AI エージェントをリアルタイムのナレッジ ソースに接続することで、AI エージェントの基本的な制限に対処します。 RAG 対応エージェントは、トレーニング データのみに依存するのではなく、関連情報を取得し、ファクト コンテキストを使用してクエリを拡張し、組織のコンテンツに基づいて応答を生成します。 これにより、リアルタイムの更新、ソースの透明性、および事実に基づく接地が提供されます。

Foundry IQ は共有ナレッジ プラットフォームを提供します

Foundry IQ を使用すると、すべてのエージェントにカスタム RAG インフラストラクチャを構築する必要がなくなります。 ビジネス ドメイン別に編成されたナレッジ ベースを作成し、SharePoint、Azure Blob Storage、OneLake、または既存の Azure AI Search インデックスからデータ ソースを接続すると、任意のエージェントがそれらにアクセスできます。 ナレッジ ベースを改善すると、接続されているすべてのエージェントがすぐにメリットを得られます。 この共有アプローチは、組織全体のナレッジ アクセスをスケーリングします。

データ品質によって取得の有効性が決まります

次の 3 つの主要な手法を使用して取得を改善します。

  • スコアリング プロファイルによって 特定のフィールドまたは属性が昇格され、より関連性の高い結果が表示されます
  • セマンティック ランキングを使用して、AIモデルがキーワードを超えた意味とコンテキストを理解する
  • カスタム アナライザーは、 HTML、製品コード、技術用語などの特殊なコンテンツを処理します

これらの手法は連携して、基本的な検索をコンテンツに合わせたインテリジェントな検索に変換します。

エージェントの動作を制御する命令

有効なエージェント命令では、取得するタイミング (常にナレッジ ベースを使用する)、引用方法 (ソース属性の正確な形式)、および不明な場合の処理 (グレースフル フォールバック) を指定します。 さまざまなクエリの種類をテストして、一貫性のある動作を確認します。 運用環境の使用状況を監視してパターンを識別し、構成を調整します。

次のステップ

正確で引用された情報がビジネスに即座に影響を与える、価値の高いナレッジ ドメインから始めます。 ユーザーに展開する前に、最初のナレッジ ベースを構築し、データ品質設定を構成し、明確な取得手順を使用してエージェントを作成し、体系的にテストします。