AIエージェントを強化：レクセラはどのようにZilliz Cloudで不動産クロージングを変革したか

レクセラについて

Rexeraは、AIエージェントを単に使用しているだけでなく、不動産業界で最も複雑で大量の書類を処理するワークフローの1つであるクロージングプロセスを処理するために、AIエージェントを大規模に運用している。Iris_のようなAIエージェントが毎日10,000以上のタスクを管理し月あたり数百万ページを処理することで、レクセラは、かつては手作業が多く遅延しがちだった業務を、インテリジェントでほぼリアルタイムのシステムに変えました。

しかし、AIエージェントの生産規模を拡大することは、LLMプロンプトの問題だけではありません。リアルタイムのドキュメント・インテリジェンスには、高速で正確な検索と、抽出、検証、通信を行うエージェント間の自律的な調整が必要です。だからこそレクセラは、AIワークロードのために構築されたベクトル・データベースであるZilliz Cloudを、エージェント・エコシステムの中核に採用したのです。

重要なデータを抽出して検証するIrisから、コミュニケーションを自動化するMiaとRiaまで、Rexeraのエージェントは、ハイブリッド検索を通じて最も関連性の高いコンテキストを瞬時に提供するZilliz Cloudに依存しています。その結果は？検索精度が40%向上し、脆弱なインフラが排除され、不動産取引の成立方法が大きく前進しました。

**350社以上の不動産会社から信頼されているレクセラは、実際にスケールで機能するAIによって、取引の成立方法を再定義しています。

レクセラのAIエージェント.png

課題：不動産ドキュメント・インテリジェンスの拡大

レクセラのビジネスが拡大するにつれ、文書処理パイプラインにいくつかの重大な課題が発生した。

Rexera社が事業を開始した当初は、比較的単純な文書、つまり通常10ページ以下の請求書や証明書を処理しており、これらは大規模な言語モデル（LLM）に直接入力することができました。しかし、ビジネスの成長に伴い、数千ページに及ぶ包括的な不動産文書の分析が必要になり、利用可能なLLMのコンテキストウィンドウの限界をはるかに超えることになりました。

初期のベクトルデータベースソリューションであるDeep Lakeは、埋め込みデータをS3バケットに保存していたが、パフォーマンスの大きなボトルネックに悩まされていた。システムは、類似性計算を実行する前にベクトルセット全体をサーバーにダウンロードするため、許容できない待ち時間が発生していた。これは同社の成長ビジネスにとって容認できないことであり、彼らは新しいベクトル検索ソリューションを緊急に必要としていました。

当初、レクセラはMilvusを自社のKubernetesクラスタ上でセルフホストすることを検討し、それは非常にうまくいった。しかし、彼らは本番のベクトルデータベース環境を維持する運用の複雑さを認識していた。インフラストラクチャの管理には、専門のエンジニアリング・リソースが必要で、特に数百万ものリクエストが同時に到着するトラフィック急増時のエラスティックなスケーリングに対応する必要があった。データ保持ポリシーでは、完了したトランザクションのエンベッディングを削除する必要があり、運用の複雑さがさらに増していた。チームは、高いパフォーマンスを維持しながら、こうしたインフラ管理の負担を軽減するソリューションが必要だと考えました。

「レクセラのシニア・ソフトウェア・エンジニアで、設立当初から同社に在籍しているサシダール・ジャナキ氏は、次のように説明します。「何百万もの顧客からのリクエストでトラフィックが急増すると、セルフホスティングのインフラでは追いつかず、文書の検索に時間がかかりすぎていました。

解決策Zillizクラウド・ベクター・データベースでAIエージェントを強化

WeaviateやChromaなど複数のベクターデータベースを総合的に評価した結果、Rexera社はドキュメントインテリジェンスシステムの基盤としてZilliz Cloudを選択した。Zilliz Cloudは、同社のエコシステム内にある以下のような複数のAIエージェントを動かす中心的なナレッジ・リポジトリとなった：

• Iris** - 複雑な不動産文書からデータを抽出し、検証します。

• Mia**-コミュニケーション履歴に基づいてインテリジェントな電子メール自動返信を生成する。

• リア** - すべての関係者に情報を提供するために自動化されたSMS応答を提供します。

図：HOA文書取得に革命をもたらすAIエージェントの連携の一例_。

各取引について、RexeraはOpenAIのtext-embedding-3-largeモデルを使用して数千ページの埋め込みを生成し、Zilliz Cloudに保存します。これらのエンベッディングは、ドキュメントのコンテンツが変更されると継続的に更新され、システムが常に最新の情報で動作することを保証します。

エージェントが情報を取得する必要がある場合、Zilliz Cloudのハイブリッド検索機能を活用し、膨大なドキュメントリポジトリから最も関連性の高いコンテンツを検索します。この検索されたコンテキストは、ChatGPTやClaudeを含む複数のLLMによって処理され、人間の介入が必要かどうかを判断するために回答がランク付けされます。

Zilliz Cloudにハイブリッド検索が導入されたことで、Rexera社はベクトル類似検索と従来のキーワード検索を単一のプラットフォームで組み合わせることができるようになり、2つの検索インフラを別々に維持する必要がなくなりました。

実装とアーキテクチャ

レクセラのAIエージェント・アーキテクチャは、規模に応じたトランザクション自動化のために構築されたモジュール式のプロダクション・グレードのシステムです。その中核となるのがAgent Oneで、LangChainとLangGraphフレームワークによる集中型オーケストレーターであり、LangSmithによる観測機能を備えています。Zilliz Cloudはこのエコシステムにおいて重要な役割を果たし、全てのエージェント間で検索を利用した推論を可能にする高性能ベクトルデータベースとして機能します。

RexeraとZilliz Cloudや他のAIツールとの統合は、合理化されたワークフローに従って行われます：

図：Zilliz CloudはどのようにレクセラのAIエージェントシステムをサポートしているか_。

1.**ドキュメントの取り込みと埋め込み：住宅ローンの支払いからHOAの電子メールまで、新しいトランザクション・ドキュメントが到着すると、RexeraはOpenAIまたはAWS Bedrockモデル（OpenRouter経由）を使用して、ドキュメントをベクトル埋め込みにエンコードします。これらの埋め込みは、注文ID、文書タイプ、組織IDなどのメタデータとともにZilliz Cloudに保存されます。

2.エージェントのオーケストレーション: 専門化されたエージェントは、LangChainのコンポーザブル・ツーリングとLangGraphのダイナミック・ワークフローを使って構成され、オーケストレーションされる。LangSmithは、チェーン全体の観測性を提供します。このレイヤー構造により、通話自動化、ウェブ自動化、ドキュメント分析などのタスクにおいて、エージェントの動作を微調整し、説明できるようにします。

3.ハイブリッド検索によるAIエージェントのコンテキスト検索： エージェント（Max、Mia、Irisなど）が意思決定や出力生成のためにコンテキストが必要な場合、Agent OneはZilliz Cloudのハイブリッド検索（ベクトル類似検索、全文検索、構造化メタデータフィルタリング）を活用し、数千ページにわたる最も関連性の高いコンテンツをミリ秒で検索します。

4.マルチモデル検証：重要なトランザクションでは、検索されたコンテキストは、クロードやOpenAI GPTモデルなどの複数のLLMに渡され、正確性が検証され、堅牢で多視点的な理解が保証されます。

5.Zilliz Cloudへのストリーミング更新: トランザクションライフサイクルを通じてドキュメントが進化すると、更新されたエンベッディングがZilliz Cloudに継続的にストリーミングされ、検索結果が最新のステータスを反映することを保証します。

このZilliz Cloudを利用した堅牢なシステムにより、レクセラは、スピード、正確性、説明のしやすさを備えた、同時並行的な重要な取引を自動化するAIエージェントの一団を稼働させることができます。

レクセラがZilliz Cloudを選んだ理由

Rexeraの評価プロセスには、Deep Lake、Weaviate、Chroma、セルフホスティングのMilvus、その他多くのベクトルデータベースの選択肢があった。いくつかの決め手があり、Zilliz Cloudを選択した：

• 優れたレイテンシ・パフォーマンス**が第一に考慮されました。Zilliz Cloudは、ドキュメントの検索とアップロードの両方に必要な卓越したレスポンスタイムを実現し、ほぼリアルタイムのトランザクション処理を可能にしました。

• シームレスなスケーラビリティ**は、レクセラのビジネスにとって非常に重要でした。Zilliz Cloudは、何百万もの顧客からのリクエストが同時に届いた場合のトラフィックの急増にも対応し、セルフホストソリューションで経験したようなスケーリングの問題は発生しませんでした。

• ハイブリッド検索機能は、Rexera社の文書処理にとって画期的なものとなった。この機能により、従来の埋め込みベースの検索に比べて検索精度が40%向上し、検索タイプごとにデータベースを管理する必要がなくなりました。

• 開発者に優しいワークフロー**は生産性を高めます。エンジニアは、テスト用にローカルのMilvus Dockerコンテナを素早く立ち上げ、本番環境ではZilliz Cloudにシームレスに接続することができます。

「Zillizがハイブリッド検索をプラットフォームに含めると発表したとき、私たちは非常に興奮しました」とSasidhar氏は振り返る。「一般リリースの2ヶ月ほど前に早期アクセスしたのですが、大変革をもたらしました。私たちはElasticsearchを完全に排除し、今ではベクトル検索と全文検索の両方にZilliz Cloudを使っています。

Zilliz Cloudに切り替えた結果とメリット

Rexera社のZilliz Cloudへの移行は、即座にパフォーマンスを向上させ、長期的なアーキテクチャ上のメリットをもたらしました：

• 検索精度の40%向上：** Zilliz Cloudが提供するハイブリッド検索は、AIエージェントが数千ページにわたるページであっても常に正しいコンテキストを取得することを保証し、トランザクション全体の精度を高めます。

• トータルコストを50%削減Elasticsearchを廃止し、セルフホスティングのベクターデータベースをZilliz Cloudのフルマネージドプラットフォームに切り替えることで、レクセラはインフラコストをほぼ半分に削減しました。

• Rexeraが評価・試用した他のベクターデータベースと比較して、Zilliz Cloudは本番負荷下でも一貫して高速なクエリ応答を提供します。

• 単一の検索スタック**：Elasticsearch を置き換えることで、Rexera 社は運用のオーバーヘッドを削減し、インフラを簡素化しました。

• 開発サイクルの短縮**：エンジニアは、Milvusコンテナをローカルでスピンアップし、本番環境のZilliz Cloudに直接プッシュするようになりました。

• スケールでのリアルタイムレスポンス**：Zilliz Cloudのレイテンシは秒以下であるため、リクエストのピーク時でもクライアントのリアルタイムな意思決定が可能です。

• インフラ管理ゼロ**：ベクターインフラの拡張や維持に奔走する必要はありません。Zilliz Cloudがそれを処理するので、Rexeraはイノベーションに集中できます。

今後の計画

Rexeraはまだ始まったばかりです。企業顧客からの需要が高まるにつれ、チームは以下を計画しています：

• 完全なマルチテナンシー**を可能にします：メタデータベースの分離は現在機能しているが、RexeraはZilliz Cloudのマルチテナンシー機能を採用し、大規模クライアントの厳密なデータ分離をサポートする予定だ。

• 新しいモデルの継続的な評価**：エンベッディングモデルとLLMモデルは、トップクラスのパフォーマンスを保証するために、実際のワークロードに対して常にベンチマークを実施しています。

• エージェント機能の拡張**：スケーラブルなベクトル検索を基盤として、レクセラは動的要約からコンプライアンス予測ワークフローまで、新しいエージェントの動作を探求しています。

結論

Rexera社のAIエージェントエコシステムは、ベクトルインフラストラクチャをつなぎ合わせるのではなく、スケーラブルに構築することで何が可能になるかを示している。Zilliz Cloudを標準化することで、同社はクロージング・プロセス全体のリアルタイム・インテリジェンスを解放し、脆弱なインフラを排除し、信頼できる拡大への道を手に入れた。

「ハイブリッド検索により、精度が40%向上しました。Elasticsearchを廃止しました。また、スケーリングについても二の足を踏んでいません。Zilliz Cloudがそのすべてを可能にしました。"

-レクセラ、シニアソフトウェアエンジニア、サシダール・ジャナキ氏