複雑な質問もAI自ら調べて回答、AWSが自動調査の構築構成を公開

米Amazon Web Services（AWS）は、「Amazon Bedrock」の管理型ナレッジベース機能とインフラ定義ツール「AWS CDK」を組み合わせ、AIが自律的に情報の検索や判断を繰り返して根拠付きの回答を生成するシステムを構築する設計手法を公開した。

従来の検索拡張生成（RAG）は、質問に対して1回だけ外部文書を検索し回答を生成する設計が一般的だった。しかし、必要な情報が複数の資料群にまたがる場合や、最初の検索結果を確認したうえで再度調べ直す必要がある場合には対応できず、不完全な回答を出力する課題があった。2024年8月に示された構成ではベクトル）に変換し、意味の近さをもとに情報を探す技術。キーワードが完全に一致しなくても、文脈やニュアンスが似ているデータを見つけ出せる。">ベクトル検索基盤である「Amazon OpenSearch Serverless」のプロビジョニングが必要だったが、新構成ではデータの取り込みや索引化をサービス側が担う「Managed Knowledge Base」を活用し、運用の負担を削減している。

本構成では、推論実行基盤「Amazon Bedrock AgentCore Runtime」上のエージェントが質問を受け付け、通信規格「Model Context Protocol（MCP）」を介して金融や気象といった複数のナレッジベースから適切な検索ツールを選択する。「AgenticRetrieveStream」APIが質問を分解して反復的な検索と並べ替えを行い、出典を明示した回答を利用者に返す仕組みだ。

自律型システムは質問ごとに処理手順が変動するため、動作の可視化が運用の前提となる。本設計では4つのスタックを単一のCDKアプリケーションとして定義し、7層にわたる運用データ収集や2つの「Amazon CloudWatch」ダッシュボード、継続的な精度評価の仕組みを導入時から同時に展開できるようにした。