エンタープライズAIエージェントは、正確で最新のドメイン固有情報に基づいて行動するという根本的な課題に直面しています。検索拡張生成（RAG）は、モデルを厳選された知識ベースに接続し、情報源を引用して接地させることでこの問題を解決します。RAGなしでは、エージェントはもっともらしいが誤った回答を生成するリスクがあり、規制産業では重大な失敗となります。また、RAGは機密情報を制御された検索パイプライン内に保持することでデータガバナンスをサポートします。組織がエージェントの展開を拡大するにつれ、RAGはモデル能力と企業の信頼のバランスを取るアーキテクチャの基盤となります。
RAGはエージェントを企業データに基づかせ、幻覚を減らし、コンプライアンスを確保します。本記事では、本番エージェントにRAGが必須となるアーキテクチャ上の理由を探ります。