Gemini Enterprise Agent PlatformがAgentic RAGを導入：複雑なクエリに信頼できる回答を提供するマルチエージェントシステム

Google Research と Google Cloud の研究者が、Agentic RAG のための新しいマルチエージェントシステムを導入し、Gemini Enterprise Agent Platform 上に展開しました。標準の RAG では、単一の検索で分散データに対して不完全な回答しか得られないことが多いのに対し、Agentic RAG は複数の特化エージェントを使用します。ルートエージェントがクエリを分解し、プランナーエージェントが必要なデータ領域を決定し、クエリリライターが長い質問をより単純なものに分割し、RAGエージェントが検索を実行します。主要な革新は、十分なコンテキストエージェントであり、これは取得された断片、下書きの回答、元のクエリを分析し、ギャップ（例えば、アレルギーに関する質問が未回答の場合）を特定し、再検索のための具体的な指示を発行します。必要なデータがすべて収集されると、シンセシスエージェントが最終回答を策定します。FramesQA データセット（824 のマルチステップクエリ）での実験では、システムはクロスコーパスモード（4つから正しいソースを選択）で 90.1% の精度を達成し、単一コーパスの精度にほぼ匹敵しました。バニラ RAG と比較して、事実データセットの精度は最大 34% 向上しました。このシステムは、Gemini Enterprise Agent Platform でパブリックプレビューとして利用可能です。