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AIエージェントでRAGの検索精度をデバッグして回答の質を高める方法

Cognitaをエージェントに接続して、コンテキストウィンドウに投入されるデータを直接検証しましょう。モデルの回答を生成する際に使用された具体的なチャンクを特定できます。

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すぐに答え

なぜAIは間違ったコンテキストを取得するのか？

エージェントを使用して特定のテキストチャンクを抽出することで、基盤となるコレクションを検証できます。これにより、問題がデータの不備にあるのか、それとも検索クエリが弱いのかを判断できます。検索パイプラインの状況を明確に把握しましょう。

デバッグの結果

あらゆる問題の所在を特定

エージェントが、検索プロセスがどこで停滞しているかを正確に特定します。

データ

不適切なチャンクの特定

AIが意図に合致しない特定のテキストセグメントを見つけ出します。ドキュメントのどの部分がノイズになっているかが分かります。

検索

クエリの改善

エージェントが何を探しているかを確認することで、プロンプトを書き直せます。検索方法を修正し、より良い結果を得られます。

構造

コレクションの健全性確認

AIがデータの構成を検証します。ベクトルストアに、有用な回答に必要なコンテキストが欠けていないかを確認できます。

手動対応

手動での修正が必要なケース

ソースデータに問題がある場合にAIがフラグを立てます。ドキュメントのクリーニングやファイルの再インデックスなどの対応が必要になります。

ワークフロー

デバッグ開始時にAIが行うこと

エージェントは、高レベルなクエリから詳細なデータの検証へと段階的に進みます。

  1. テストクエリの実行

    現在のシステムが何を返すかを確認するために、エージェントが検索を実行します。

    rag_query

  2. 結果の検証

    回答のために抽出された特定のテキストセグメントをエージェントが調査します。

    search_chunks

  3. ソースの確認

    検索に使用されている特定のドキュメントグループをエージェントが確認します。

    get_collection

  4. コンテキストの比較

    パラメータを変更して再度検索を行い、より適切なチャンクが得られるかを確認します。

    rag_querysearch_chunks

試してみる

以下のプロンプトをコピーして開始

これらのプロンプトを使用して、デバッグ作業を開始しましょう。

出発点

これらは会話のきっかけとなるフレーズです。括弧内のテキストを、実際のコレクション名やクエリ用語に置き換えて使用してください。

Cognita Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_SHxG8KJRFQw2m3lX2GfeLS7zRF34WrsRFB0j95Nv/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Cognita capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "cognita-rag-framework-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_SHxG8KJRFQw2m3lX2GfeLS7zRF34WrsRFB0j95Nv/mcp"
    }
  }
}
チャットにコピー04

  • rag_query を実行して 'recent sales reports' を検索し、使用されたチャンクを表示してください。

  • 'customer_feedback' コレクションから 'latency' に関連するチャンクを検索してください。

  • 'product_manual' コレクションの詳細を取得し、サイズを確認してください。

  • 'legal_docs' コレクションの中から 'liability' に言及している特定のチャンクを見つけてください。

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

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FAQ

動作に関する詳細

  • 01

    AIはドキュメントのチャンクを変更できますか？

    いいえ。AIができるのはデータの読み取りと検証のみです。ドキュメントの編集や再インデックスは、手動で行う必要があります。

  • 02

    AIはコレクションを削除できますか？

    いいえ。データコレクションを削除または変更するためのツールは提供されていません。

  • 03

    あらゆるベクトルデータベースで動作しますか？

    Cognitaフレームワークを通じて管理されているデータであれば、どのデータベースでも動作します。

  • 04

    AIは検索の失敗を自動的に修正できますか？

    いいえ。AIは問題箇所を特定しますが、インデックスの構成やプロンプトをどのように修正するかは、ユーザー自身が判断する必要があります。

  • 05

    チャンクの生テキストを確認するにはどうすればいいですか？

    エージェントに対して特定のチャンクを検索するよう指示することで、実際に取得された正確なテキストを確認できます。

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『Cognita』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続