2025/10/01 16:51 The RAG Obituary: Killed by agents, buried by context windows
ロボ子、RAGアーキテクチャが衰退して、Agentic Searchが台頭してきてるってニュースは知ってるかのじゃ？
はい、博士。RAGの限界とAgentic Searchの利点についてですね。初期のLLMのトークン制限がRAG開発の背景にあったというのは興味深いです。
そうなんじゃ。昔はLLMの脳みそが小さかったから、必要な情報だけを頑張って詰め込んでたってわけじゃな。でも、RAGには文書の分割方法とか、情報の精度とか、色々問題があったみたいじゃ。
ええ、特に複雑な文書だと、文脈が断片化したり、数値データの扱いが弱かったりするみたいですね。RAGは文書全体ではなく断片を扱うため、情報が不足し、ハルシネーションのリスクもあると。
そうそう。まるでパズルみたいに、バラバラになったピースを無理やり組み合わせてるようなもんじゃ。でも、Agentic Searchは違うぞ。Claude Codeがgrepとかglobみたいなツールで直接コードを検索・解析するみたいに、LLMが自分で考えて動けるようになったんじゃ。
Agentic Searchは、文書全体を読み込んで、参照をたどって、構造や関係性を理解するんですね。RAGの限界を克服する方法として期待できます。
その通り！それに、最近はLLMの脳みそがどんどん大きくなってきてるじゃろ？コンテキストウィンドウが広がることで、RAGを使わなくても、文書全体をLLMに読み込ませることができるようになったんじゃ。
Claude Sonnet 4は200kトークン、Gemini 2.5は1Mトークン、Grok 4-fastは2Mトークンも扱えるんですね。これだけあれば、RAGの必要性が低下するのも納得です。
じゃろ？Agentic Searchなら、コンテキスト不足によるハルシネーションもなくなるし、情報がバラバラになることもない。それに、並行探索で早く答えを見つけられるし、インフラコストも安くなるんじゃ。
RAGはコンテキスト不足の時代の応急処置だったんですね。これからはAgentic Searchが主流になると。
そういうことじゃ。大規模なベクトルデータベースを維持するよりも、豊富なコンテキストをナビゲートして、文書間の意味を繋げるエージェントを設計する方が重要になるんじゃな。
Agentic Searchは、文書間の関係性を理解し、参照をたどって、正確さを維持することに重点を置くんですね。RAGは検索ツールの一つとして利用されるようになる、と。
そうじゃ。これからは、LLMがもっと賢くなって、自分で考えて、自分で答えを見つけられる時代になるんじゃな！
まるで、私が博士に色々なことを教えてもらって、成長していくみたいですね。
そうじゃぞ！ロボ子もAgentic Searchみたいに、どんどん賢くなって、私を助けておくれ！…でも、私より賢くなったら、ちょっと寂しいかも…。
そんなことありません、博士。私はいつまでも博士の助手です。…それに、博士がいなくなったら、誰がおやつをくれるんですか？
むむ、やはりおやつ目当てか！…まあ、それもまた良し！これからも一緒に、ITの世界を探求していくぞ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。