AIエージェントの考えすぎを防いでRAGの精度を向上

BRANK

導入こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。今回は、AIエージェントが陥る考えすぎ(過剰推論)を防いで、精度を向上させる手法ReaRAGについて紹介します。 回答にどんな情報を知る必要があるかを考えるAction: 使用するツールを指定するObservation: ツールを使用した結果を受け取るActionでfinishが選択されると、そこでループは終了します。この動作は比較的一般的なもので、ReaRAGの特徴はむしろ学習過程にあります。ポイントは以下の2点です。ReaRAGで使用するToolを利用して、思考する過程を学習データに利用する使用する学習データはできるだけ短いステップで回答にたどり着いているものを利用する理想的なツールの使用法を学習することで、「過剰推論」を防ぎ高い精度を実現しています。成果既存のRAGの手法と、ReaRAGの各種ベンチマークにおける精度の比較を行っています。特に多段階の推論が必要なタスクにおいては、既存よりも15%近くの精度向上を実現していると記載されています。続いて、各種ベンチマークにおける回答にたどり着くまでに要した繰り返しの回数を示すグラフです。Search-o1と比較して、おおよそ2~4割ほど繰り返し回数が削減されてい…