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潜在知識検索(LKR)
マルチエージェントのエージェンティック AI システムにおいて、明示的なクエリではなく抽象的な推論パターンに基づいて情報を検索する。
複雑さ: high知識検索（RAG）
30秒でわかる概要
- 概要
- 明示的なキーワードの一致ではなく、エージェント間の抽象的な推論パターンを推し量って知識を取得し、潜在的な概念関係から洞察を合成します。
- 使いどころ
- 自由度の高い問題に取り組むマルチエージェントシステムで、関連する知識が互いにつながりのない領域にまたがり、直接的な一致よりも暗黙のつながりが重要な場合。
- 注意点
- 計算コストが高く、脆さもあります。潜在パターンが実際の事実と噛み合っていないとき、エージェントはもっともらしいが誤った知識を自信満々に取ってきます。
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潜在知識検索: 概要
マルチエージェントのエージェンティック AI システムにおいて、明示的なクエリではなく抽象的な推論パターンに基づいて情報を検索する。
- Pattern-based knowledge access
- Cross-agent implicit reasoning
- Contextual relevance scoring
- Abstract concept matching
- Dynamic knowledge synthesis
- Multi-dimensional latent navigation
- Emergent insight discovery
- Analogical reasoning chains
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- REALM: Retrieval-Augmented LM Pre-Training (2020)
- Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question AnsweringarXiv:2004.04906
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP TasksarXiv:2005.11401
- Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance LabelsarXiv:2212.10496
- Self-RAG: Retrieve, Generate, and Critique (2023)
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
€750（通常€1,500）・1週間・文書レポートとウォークスルーコール・9月30日まで