Open1
「Weaviate Agents」を試す
kun432全然スルーしていた・・・
面倒なデータタスクによって AI プロジェクトの進行が遅くなり、時間がかかりすぎてしまうことはありませんか?
AI 開発が大幅にアップグレードされたことをお知らせします。
データと AI エンジニアリング タスクを効率化する Weaviate の新しいエージェント サービス スイートである𝗪𝗲𝗮𝘃𝗶𝗮𝘁𝗲 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀をご紹介します。Weaviate の API とデータ構造の専門家がいるので、あなたはその知識を身につける必要はありません。
Weaviate Agents と簡単なプロンプトを使用すると、次のことが可能になります。
✅自然言語を使用してWeaviateでデータを照会する
✅データセット全体を数分でクリーンアップ、強化、拡張
✅ユーザーエクスペリエンスを動的にパーソナライズして改善するQuery Agentが利用可能になりました。詳細についてはブログをご覧ください。今月後半に公開される次の Weaviate Agentsにもご期待ください🚀
公式ブログ
ざっくりo3-miniで要約。
データとAIの次の時代へ：Weaviate Agentsの登場
Weaviateが提供する新しいエージェントサービス群は、AIとデータ管理の新時代を切り拓くため、複雑なデータパイプラインの煩雑さを解消し、迅速なインサイト取得を可能にします。
データベース相互作用の進化
- 従来のSQLやORMが前提とする完全な構造化データの限界を指摘。
- RAGによる非構造化データ検索が登場するも、構造化、非構造化、多様なデータ間のギャップが依然として存在。
- Weaviate Agentsは、Weaviate APIおよびデータスキーマを理解し、自然言語の指示から自動で検索や変換を実行できる点が特徴。
最初の3つのWeaviate Agentsの紹介
- WeaviateのベクターデータベースとLLMを活用し、データの格納、検索、変換を効率化。
- Query Agent: 自然言語の質問を受け、関連情報の抽出、検索・集計、結果のランキングを自動実施。
- Transformation Agent: データのクリーニング、ラベリング、拡張をシンプルなプロンプトで実現（例：商品説明の多言語翻訳、ユーザー層の再分類、新たな商品説明の作成）。
- Personalization Agent: ユーザー行動や嗜好に基づき、リアルタイムなパーソナライズ検索結果の提供を実現。
GenAI 2.0：なぜエージェントアーキテクチャなのか、なぜ今なのか？
- 急速に進化するモデルエコシステムに伴い、半自律・完全自律のAIシステムが登場する中、データの統合的管理とオーケストレーションが必須に。
- Weaviate Agentsは、構造化・非構造化両方のデータワークフローを簡略化し、AIネイティブなベクターデータベース、組み込みの埋め込みサービス、エージェントワークフローと連携したオールインワンのソリューションを提供。
Weaviate Agents：ユースケース
- 例
- eコマースにおける「Red summer dresses between $45 and $95」のような自然言語クエリを、Query Agentが自動でフィルタリングとセマンティック検索に変換。
- Transformation Agentは、ユーザーレビューを活用し、新たな商品説明を自動生成してセマンティック検索に反映。
- Personalization Agentは、ユーザーの過去の行動を基に検索結果の順位を動的に再編成し、最適な体験を提供。
- これにより、業界を問わず、手間のかかるパイプライン構築や複雑なインフラ管理が大幅に簡略化される。
今後
- Query Agentは現在パブリックプレビュー中。公式ドキュメントやWeaviate Serverless Cloud、無料の14日間サンドボックスで利用可能。
- 技術チュートリアルやデベロッパー向けの支援資料、さらなるTransformationおよびPersonalization Agentsのリリースを予定
ざっと見た感じ、エージェントフレームワークではなく、Weaviateにホストしたベクトルデータベースの「検索」に最適化されて、簡単に使えるエージェントサービスという印象。
少し調べてみたけど、セルフホストでは提供されていなさそう。
とりあえず気になるのでやってみる。