静的なパイプラインを超える：LlamaIndexでAIエージェントを強化する

基本的な検索結果生成（RAG）システム（新しいウィンドウを開く）は、ハードコーディングされたステップに依存し、事前に定義されたパスを常に辿ります。このようなシステムには、リアルタイムの意思決定がなく、入力データに基づいて動的にアクションを調整することができません。この制限は、複雑な環境や変化する状況で柔軟性と応答性が低下することを示し、従来のRAGシステムの主要な弱点を明らかにします。 LlamaIndexは、この制限を解消するためにエージェント（新しいウィンドウを開く）を導入します。エージェントは、静的なデータソースから「読む」ことができるだけでなく、LLMが動的にツールからデータを取り込み、変更することができます。これらのエージェントは、指定されたタスクを達成するために最適なツールを選択し、系列のアクションを実行します。これらのツールは、基本的な関数や包括的なLlamaIndex検索エンジンが複雑です。ユーザー入力やクエリーを処理し、内部的にこれらの入力を処理する方法を決定し、最終的な結果を提供するか、追加のステップが必要かどうかを判断します。この自動的な推論と意思決定の能力が、複雑なデータ処理タスクに対する高度な適応性と効率をもたらします。