概要
このOracle Autonomous AI Databaseソリューションは、エージェントRAGと呼ばれるマルチエージェント検索拡張生成(RAG)システムを統合し、オープンソースの大規模言語モデル(LLM)とのコミュニケーションとパフォーマンスを向上させます。Agentic RAGは、ドキュメント・リポジトリ、Webサイトおよびコードベース全体でユーザーが情報にアクセスする方法を変更します。非構造化データからインサイトを抽出し、大規模な取得を自動化します。また、LLMは、より迅速な意思決定をサポートする、統合されたデータ情報に基づく応答を提供できます。
このソリューションの主な差別化要因は、Googleが開発したオープン・スタンダードであるAgent2Agent (A2A)プロトコルの統合です。A2Aプロトコルを使用すると、エージェント間の通信およびコラボレーションが容易になります。従来のモノリシック・パイプラインとは異なり、A2Aでは、独立したエージェントのデプロイ、エージェント・カードによる動的検出および詳細なタスク管理が可能になり、スケーラビリティが大幅に向上し、マルチエージェント・システムでの操作が簡素化されます。このソリューションは、Oracle AI DatabaseとのLangChain統合を使用してベクトル・ストアと検索の設定を簡素化し、複雑なマルチエージェント・チェーン・オブ・思考(CoT)推論を編成する柔軟なフレームワークを提供します。
システムは、各エージェント・タイプ(プランナ、研究者およびシンセサイザ)を専用のコンピュート・クラスタにデプロイし、リソース割当てを調整することで、マルチエージェント実装における固有のスケーリング・ボトルネックに対処します。このアプローチでは、あるエージェント・タイプのワークロードの急増が他のエージェントに影響を与えないようにすることで、障害の分離と運用効率を実現します。さらに、A2Aは、カスタマイズ可能なセキュリティ・ポリシー、認証スキーム(JSON Web Token (JWT)やOpenID Connect (OIDC)など)、および詳細なエージェント・レベルの監査ロギングへのエンタープライズ・コンプライアンスをサポートしています。
デモ
前提条件および設定
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- Oracle Autonomous AI Database—ドキュメンテーション
- A2Aプロトコル—ドキュメント
- Gradio—ドキュメント
- LangChain—ドキュメント
- Trafilatura—ドキュメント