オレンジは革新を追求し、人工知能を再定義することを目的としたRAGのマルチエージェントシステムの革命的なプロジェクトを開始しています。この新しいアプローチは、テキスト、画像、グラフなどのさまざまな文書の分析を最適化するために、複数のリカバリーエージェントを組み合わせます。このプロジェクトは、単一のエージェントでは不十分なことが多い従来のソリューションの限界を超えることを約束します。課題は明確に定義されています：複雑なデータのベクトル化と理解を改善し、よりパフォーマンスが高く統合されたAIエコシステムを作成することです。
オレンジビジネスにおける革新的なプロジェクト
企業向けのデジタルサービスに特化したオレンジの子会社は、マルチエージェントアプローチを取り入れたRAG（生成拡張回収）プロジェクトの開発に注力しています。この野心的なプロジェクトは、これまで単一のエージェントに依存してきた人工知能システムの現行の制限を超えることを目指しています。
プロジェクトの目標
オレンジビジネスは、テキスト、画像、表、グラフィックスなど、さまざまなメディアを組み合わせて、複雑な文書の管理を最適化することを目指しています。目標は、強化された文書データベースからより正確で関連性の高い回答を生成できるソリューションを開発することです。このマルチエージェントRAGシステムの導入は、今後数ヶ月のうちに商業提供を実現するために設計されています。
既存システムの課題
従来のRAGソリューションは顕著な制限に悩まされており、文書のテキストコンテンツだけを利用しています。参考文書のベクトル化はしばしば不整合を示し、全体的な意味の理解を難しくしています。オレンジビジネスデジタルサービスのAI責任者であるディディエ・ゴルティエは、キーワード検索に慣れたユーザーは生成的人工知能の能力を十分に活用していないと指摘しています。
マルチエージェントRAGのアーキテクチャ
マルチエージェントRAGの概念は、各エージェントが特定のコンテンツタイプのベクトル化を専門とするコラボレーションに基づいています。これらのエージェントは、テキスト、画像、表などのさまざまなフォーマットを処理し、「メタベクトル化」と呼ばれるユニークな文書データベースを作成します。オーケストレーションエンジンの開発により、これらのエージェント間の相互作用を管理し、検索を改善し、関連性を高めることができます。
ドキュメントのネットワーキングは、ファイル間の一致分析によって行われ、既存の接続を理解するのに役立ちます。これにより、単純なベクトルを超えた情報の回収が可能になります。
潜在的なユースケース
このシステムは、企業がデータを管理する方法を革命的に変える可能性があります。例えば、従業員のプロフェッショナルなコンテンツのベクトル化によって特定されたスキルが履歴書に記載されていないことが発見され、スキルと職務名のマッチングが容易になる可能性があります。
この技術の中心には、エージェントがキーワードから理解可能な文を形成するために協力し、ユーザーのクエリの関連性を最適化するプロセスがあります。
協力と今後の開発
オレンジビジネスは、生成的人工知能の専門家であるライトンを含む団体のコンソーシアムを結成しました。近い将来に商業化可能な製品を目指す意志は明らかです。産業パートナーと協力して、ESNはプロジェクトを加速するための資金を募っています。
このプロジェクトは、マルチエージェントシステムにおける革新を加速させ、オレンジを企業向けAIソリューションの基準的なプレーヤーとして位置付けることを約束しています。
オレンジのマルチエージェントRAGプロジェクトに関するよくある質問
オレンジが提案するマルチエージェント生成拡張回収（RAG）システムとは何ですか？
マルチエージェントRAGは、テキスト、画像、表などのマルチメディア文書から情報を回収し処理するために複数のエージェントを使用する革新的なシステムであり、より正確で関連性の高い回答を提供します。
従来のRAGシステムに対するマルチエージェントアプローチの利点は何ですか？
従来のシステムは単一のエージェントに依存していますが、マルチエージェントアプローチは異なるフォーマットのベクトル化を可能にし、コンテンツのさまざまな要素間の相互関係を考慮した情報回収を改善します。
オレンジのRAGプロジェクトにおけるベクトル化とは何ですか？
ベクトル化は、文書の情報を数値的な表現に変換し、ユーザーが提起した質問に対して最も関連性の高いベクトルを検索し特定できるようにするプロセスです。
オレンジはどのようにしてマルチエージェントRAGが提供する回答の質と正確性を保証するつもりですか？
オレンジは、ファイル間の一致を分析し、関係のグラフを構築するメタベクトル化された文書データベースを作成することを目指しており、より正確で関連性の高い情報回収を保証します。
マルチエージェントRAGシステムの開発と商業化のタイムラインはどのようになっていますか？
オレンジビジネスは、プロジェクトを加速するための専門パートナーであるライトンとのコンソーシアムを結成し、数ヶ月以内にこのシステムのパッケージ提案を開始する予定です。
システムRAGが立ち上げられた後、ユーザーはどのようにこのシステムと相互作用することができますか？
ユーザーは完全な文形式で質問を入力でき、マルチエージェントRAGシステムはこれらのクエリを理解可能なプロンプトに変換してデータベース内を精確に検索します。
マルチエージェントRAGプロジェクトが実行可能になるまでに必要なステップは何ですか？
プロジェクトが運用可能になるためには、技術基盤の開発、リカバリーエージェントの実装、さらに提供される結果の正確性を確認するための徹底的なテストが必要です。
オレンジのマルチエージェントシステムにはどのようなタイプのエージェントが使用されますか？
システムは、テキスト、画像、表、おそらく音声コンテンツなど、さまざまな情報フォーマットのベクトル化に特化した複数のタイプのエージェントを統合します。
このマルチエージェントシステムにオーケストレーションエンジンが必要な理由は何ですか？
オーケストレーションエンジンは、異なるエージェント間の相互作用を調整し、取得したデータの統合的かつ一貫した理解に基づいた回答を保証するために重要です。
