Azure AI Search に Agentic Retrievalの最新機能アップデート

Agentic Retrieval  API を拡張し、回答生成（answer synthesis）と ナレッジソース（knowledge sources）を追加しました。これにより、複数のインデックスにまたがってエージェントを基盤づけ、引用付きの回答を生成できるようになります。

ナレッジソースとは？

Azure AI Search におけるナレッジソースは、エージェントに基盤コンテンツを提供します。
既存の検索インデックスや Azure Blob Storage コンテナーを使ってナレッジソースを作成できます。

Blob ナレッジソースは統合ベクトル化を使用し、完全なインデックス作成パイプラインを生成します。これにより、マルチモーダルコンテンツを自動的に分割してベクトル化し、新しい検索インデックス内に保存します。

一度定義したナレッジソースは、複数のエージェントで基盤情報として再利用可能です。

ナレッジソース選択とは？

エージェント型リトリーバルは、LLM を用いてチャットスレッド全体を分析し、会話の基盤となる情報ニーズに最も関連性の高いナレッジソースを、その名前と説明を使って判断します。

自然言語のリトリーバル指示を提供することで、エージェント型リトリーバルがナレッジソースをどのように考慮するかに影響を与えることができます。

その後、LLM クエリプランナーは、これらのナレッジソースを取り込んで集中したクエリプランを組み立て、エージェントに最も関連するコンテンツを取得します。

回答生成（Answer Synthesis）とは？

エージェント型リトリーバルは、LLM を使用してユーザーの質問に対する完全な回答を生成できるようになりました。

これらの回答は、ナレッジソースから取得したコンテンツに基づいており、インライン引用が含まれています。

また、自然言語の回答指示を提供することで、生成される回答のスタイルやトーンについて追加のガイダンスを与えることができます。

利用方法

これらの改善点は Agentic Retrieval API を通じてのみ利用可能です。

利用を開始するには、エージェント型リトリーバルのドキュメントを参照し、サンプルを試してみてください。