インテリジェントAIエージェント構築におけるVectorDBの重要な役割
会話をしようとしても、一文終わるごとに今まで学んだことをすべて忘れてしまうことを想像してみてほしい。イライラするだろう？これはまさに、エージェントが堅牢な記憶システムなしで直面する課題だ。エージェントは、複雑な質問への回答から複数ステップのワークフローの実行まで、信じられないようなタスクをこなすことができますが、必要な膨大な情報を保持し、アクセスする方法がなければ苦労します。我々と同じように、どんなに賢いエージェントでも、効果的に機能するためには強力な記憶力が必要なのだ。
Milvus](https://zilliz.com/what-is-milvus)のようなベクトルデータベースの出番である。Milvus]()は、データの保存、管理、検索のための強力なソリューションを提供することで、これらのエージェントシステムに不可欠なバックボーンを提供します。Milvusがあれば、エージェントは各インタラクションの後に "忘れる "必要はなく、代わりに関連データを即座に呼び出すことができ、効率と意思決定を向上させることができる。
このブログポストでは、Milvusがエージェントシステムを強化する上でどのように重要な役割を果たすかを探ります。Milvusの機能を探求することで、エージェントの潜在能力を最大限に引き出し、AIとの対話を次のレベルに引き上げることができます。さっそく始めましょう！
エージェントを理解する
エージェントは単なる高度な道具ではない。自律的な思考と行動が可能であり、従来のシステムとは一線を画している。推論し、計画し、学習する能力によって、単純な入出力応答を超えた複雑なタスクを実行することができる。エージェントの特徴を詳しく見てみよう：
- エージェントは情報を処理し、状況の背景を理解することができる。
- 計画：*** エージェントは特定の目標を達成するための戦略を立てることができ、複雑なタスクをより小さく、管理しやすいステップに分解することができます。
- エージェントは新しい情報に適応し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。
以下は、エージェントが通常どのように働くかのハイレベルな概要である：
1.エージェントは、ユーザーからの問い合わせ、センサーデータ、データベース情報など、環境からの入力を受け取ります。 2.推論大規模言語モデル](https://zilliz.com/glossary/large-language-models-(llms))(LLM)を使用して、エージェントはタスクやクエリのコンテキストを理解するために入力を処理し、要件と制約を解釈し、知識ベースから関連する情報を分析します。 3.計画：理解に基づいて、エージェントは行動計画を策定する。この計画には、複雑なタスクをより小さく管理可能なステップに分解すること、重要性や効率に基づいてアクションに優先順位をつけること、代替アプローチとその潜在的な結果を考慮することが含まれる。 4.実行：これは、エージェントが行動を開始し、計画された行動を実行するところです。テキストレスポンスやサマリーを生成したり、データを取得または操作するために外部APIを呼び出したり、他のシステムやプロセスをトリガーしたり、推奨事項を提供したり、決定を下したりするかもしれません。 5.学習：エージェントはアクションの結果に基づいて知識を更新します。実行後、エージェントは行動の結果を評価し、新しい情報で知識ベースを更新し、将来のタスクのために意思決定プロセスを改良することができる。
この知覚、推論、計画、実行、学習**の継続的なサイクルが、時間の経過とともに複雑化するタスクをより高い効率で実行するエージェントの能力の鍵である。エージェントの絶え間ない学習と適応は、エージェントが常に進化し、経験と情報を集めるにつれてより効果的になることを意味する。
自己修正エージェントの例](https://assets.zilliz.com/image_4c111d616f.png)
次のセクションでは、Milvus ベクトル・データベースが、どのようにこれらのインテリジェント・エージェントと統合し、その能力を高め、最高のパフォーマンスを保証するのかを探っていく。
Milvus: エージェントメモリのバックボーン
エージェントはしばしば、複雑なプロンプトを理解し、それに応答する能力で称賛されますが、その真の潜在能力は、学習し適応する能力にあります。これを効果的に行うには、膨大な量の情報を保存、整理、検索できる強固な記憶システムが必要です。これこそが、ミルバスが真に輝くところなのだ。
Milvusは、非常に高性能でスケーラブルなベクトル類似検索でAIアプリケーションを強化する、人気のオープンソースベクトルデータベースである。Milvusがエージェントのメモリニーズをどのように満たすかを見てみよう。
A. 長期記憶
Milvusは、エージェントの長期記憶に重要な意味情報を保存し、検索します。その仕組みは以下の通り：
1.効率的なインデックス作成Milvusはベクトル埋め込みを整理するためにHNSWのような高度なインデックス作成技術を使用します。この機能により、高次元空間を素早くナビゲートすることができます。 2.柔軟なスキーマ**：Milvusはdynamic schemaをサポートしており、ベクトルとともに追加のメタデータを保存することができます。これは特に、各ベクトルの埋め込みに関連するコンテキストやソース情報を保存するのに便利です。
B. コンテキスト管理のための効率的な検索
Milvusのアーキテクチャは、エージェントがインタラクション中にコンテキストを維持するために重要な、高速で関連性の高い情報検索のために最適化されています。以下は、Milvusがこの機能をどのように実現しているかです：
1.近似最近傍(ANN)検索：Milvusは、ANNアルゴリズムを使用して、クエリに最も類似したベクトルを素早く見つけます。これは、エージェントの現在のコンテキストに最も関連する情報を見つけることを意味します。 2.ハイブリッド検索](https://zilliz.com/blog/a-review-of-hybrid-search-in-milvus) 機能：Milvusはベクトル類似検索とスカラーフィルタリングを組み合わせることをサポートしています。これにより、様々なエージェントが情報を検索する際に、意味的類似性や特定の属性を考慮することができる。 3.**リアルタイム検索Milvusのアーキテクチャは、リアルタイムのデータ挿入とほぼリアルタイムの検索をサポートしており、エージェントは常に最新の情報にアクセスすることができます。
C. スケーラビリティとパフォーマンス
エージェントが複雑化し、扱うデータ量が増加するにつれ、スケーラビリティが極めて重要になります。Milvusは、大規模データを処理する能力において優れています：
1.分散アーキテクチャ](https://zilliz.com/blog/introduction-to-milvus-architecture)：Milvusは分散アーキテクチャで設計されており、複数のノードにまたがって水平方向に拡張することができます。つまり、エージェントはパフォーマンスを犠牲にすることなく、大量の情報を扱うことができる。 2.ロードバランシング：Milvusは、クラスタ全体のデータとクエリの負荷を自動的に分散し、リソースの最適な利用を保証します。 3.**シャーディング大規模なデータセットはクラスタ全体で自動的にシャーディングされ、クエリの並列処理が可能になります。
Milvusの高性能は、その機能からも明らかです：
- 低レイテンシ**：Milvusは数十億のベクトルでもミリ秒で結果を返します。
- 高スループット**：Milvusは1秒間に数千のクエリ(QPS)を処理できるため、高トラフィックのアプリケーションに適しています。
信頼性が高くスケーラブルなメモリシステムを提供することで、Milvusはエージェントが学習し、適応し、最高のパフォーマンスを発揮できるようにします。
結論
AIの未来は実にエキサイティングであり、エージェントの能力は驚くべきスピードで拡大している。このようなエージェントが、単純なテキストベースのインタラクションを超えて、複数の形式のデータを取り込むようになると、強力でスケーラブルなメモリシステムの必要性がさらに高まります。
Milvusはこのシフトの最前線にあり、AIを活用したインタラクションをリードしています。効率的なストレージ、迅速なベクトル検索、そして拡張性を提供することで、Milvusはエージェントに次のような力を与えます：
- 大量のデータの保存と検索**：テキスト、画像、音声、動画のいずれであっても、Milvusはすべてを簡単に処理します。
- よりスマートな意思決定**：関連情報への迅速なアクセスにより、エージェントはより多くの情報に基づき、状況に応じた選択を行うことができます。
- 学習と適応**：効率的にデータを保存・検索することで、エージェントは過去の対話から学び、時間をかけて改善することができます。
エージェントが進化し続けるにつれて、Milvusのようなベクトルデータベースは、その能力を形成する上で極めて重要になります。堅牢な記憶システムを提供することで、Milvusはエージェントがより多機能になり、理解力を高め、複雑なタスクを処理できるようにする。
この旅は始まったばかりであり、この先には革新の大きな可能性がある。開発者であれ、研究者であれ、AI愛好家であれ、Milvusのようなツールを探求することで、新たな可能性が開かれ、AIテクノロジーの最先端を走り続けることができる。
ご意見をお聞かせください！
このブログ記事を気に入っていただけたら、GitHub に星をつけていただけるととても嬉しいです！また、DiscordのMilvusコミュニティにもぜひご参加ください。もっと学びたい方は、GitHubのBootcampリポジトリでMilvusを使ったAgentの使い方の例をご覧ください。ぜひご意見をお聞かせください！
Stephen BatifolStephen Batifol is a Developer Advocate at Zilliz. He previously worked as a Machine Learning Engineer at Wolt, where he was working on the ML Platform and as a Data Scientist at Brevo. Stephen studied Computer Science and Artificial Intelligence. He enjoys dancing and surfing.
読み続けて
Democratizing AI: Making Vector Search Powerful and Affordable
Zilliz democratizes AI vector search with Milvus 2.6 and Zilliz Cloud for powerful, affordable scalability, cutting costs in infrastructure, operations, and development.
Building RAG Pipelines for Real-Time Data with Cloudera and Milvus
explore how Cloudera can be integrated with Milvus to effectively implement some of the key functionalities of RAG pipelines.
Why Deepseek is Waking up AI Giants Like OpenAI And Why You Should Care
Discover how DeepSeek R1's open-source AI model with superior reasoning capabilities and lower costs is disrupting the AI landscape and challenging tech giants like OpenAI.