ローカルでGraniteを使用してマルチエージェントRAGシステムを構築

このチュートリアルでは、大規模言語モデルの需要を回避し、ローカルでマルチエージェントRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムを構築する方法を示します。Agentic RAGは、AIエージェントを使用してタスクを計画および実行し、RAGのスケーラビリティと最適化を向上させます。小規模で効率的なモデルであるGranite 3.2を使用するマルチエージェントシステムは、単一エージェントよりも優れたパフォーマンスを示します。このシステムは、モジュラーアーキテクチャーを採用し、専門化されたエージェントを使用します。具体的には、Planner、Research Assistant、Summarizer、Critic、Reflection Agent、Report Generatorの各エージェントが、効率的なタスク完了と精度向上に貢献します。AutoGen（AG2）はワークフローと意思決定を調整し、OllamaはローカルのLLMサーバー、Open WebUIはユーザーインタラクションを担当します。すべてのコンポーネントはオープンソースであり、プライバシーとコスト効果を優先しています。このシステムは、ベクトルデータベースをドキュメント検索に、SearXNGをウェブ検索に使用します。詳細な設定手順は、プロジェクトのGitHubリポジトリで入手できます。このアプローチにより、パワフルでプライバシーに配慮したAIシステムをパーソナルラップトップ上で実現できます。