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AIエージェントによるRAG検索結果のデバッグ方法

DataStax Astra DB Vectorを一度接続するだけで、AIエージェントがデータベースを直接確認し、プロンプトに渡されている具体的なデータの内容を把握できるようになります。

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すぐに答え

AIを使ってどのようにRAGの検索をデバッグできますか？

AIエージェントに、Astra DBから特定のベクトル一致データや個別のJSONドキュメントを取得させることができます。これにより、取得されたコンテキストがクエリに対して本当に適切かどうかを、実際に使用されているデータを確認しながら検証できます。

デバッグデータの出力先

検証によって得られる結果

AIエージェントは以下のツールを使用して、データベースから根拠となるデータを抽出します。

MATCHES

ベクトル一致の検証

クエリに対して最も近いベクトルをAIが特定します。RAGパイプラインが現在参照している具体的なチャンクを確認できます。

DOCUMENTS

生JSONの調査

特定のレコードのJSONオブジェクト全体を抽出します。メタデータやコンテンツフィールドの形式が正しいかをチェックするのに役立ちます。

MISSES

検索漏れの特定

AIが見つけたデータと期待したデータを比較することで、埋め込みモデルやインデックス作成のどこに問題があるかを突き止められます。

HUMAN

インデックスの修正

AIはデータベースの書き換えや埋め込みロジックの変更は行えません。エージェントが特定した内容に基づき、手動でデータを調整する必要があります。

ワークフロー

AIが行う一連の動作

エージェントは、チャットインターフェースとAstra DBインスタンスを繋ぐ架け橋として機能します。

  1. 類似ベクトルの検索

    エージェントがベクトルインデックスを検索し、指定されたクエリに対して最も関連性の高い情報を探し出します。

    vector_search

  2. 特定レコードの取得

    関連するドキュメントが特定されると、エージェントはその完全なレコードを取得し、詳細なコンテキストを表示します。

    find_one_document

  3. 複数エントリのリストアップ

    複数のドキュメントをまとめて取得し、候補となる一致データを一度に比較検討できます。

    find_documents

  4. 結果の分析

    取得したデータを元の質問と比較し、検索が成功したかどうかをエージェントが判断します。

    vector_searchfind_one_document

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、検索デバッグを開始できます。

出発点

括弧内のテキストは、実際のコレクション名やクエリ文字列に置き換えてください。

DataStax Astra DB 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_AqDRfth2dYqeDTcgeoWzkACu9uC1WOaTh5GDBWN7/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 — DataStax Astra DB capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "datastax-astra-db-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_AqDRfth2dYqeDTcgeoWzkACu9uC1WOaTh5GDBWN7/mcp"
    }
  }
}
チャットにコピー04

  • 'customer_support' コレクションで 'how do I reset my password' というクエリのベクトル検索を実行し、結果を表示してください。

  • Astra DB 内の ID 'user_12345' のドキュメントを見つけ、メタデータに正しい地域情報が含まれているか教えてください。

  • 'product_catalog' コレクションから 'wireless headphones' を検索し、見つかった上位5つのドキュメントをリストアップしてください。

  • 'shipping policy' のベクトル検索結果を確認し、取得されたテキストが質問に対して実際に回答になっているか教えてください。

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DataStax Astra DB Vector を接続して、すぐに質問を開始

安全な接続を通じて認証情報を提供するだけで準備完了です。接続後は、エージェントがすぐにデータベースへのクエリを開始できます。

DataStax Astra DB Vector をAIに接続する

FAQ

動作に関する詳細

  • 01

    AIが Astra DB のデータを削除することはありますか？

    いいえ。提供されているツールは検索とドキュメントの取得のみを許可しています。データの削除や変更はできません。

  • 02

    AIがベクトル埋め込みを更新することはありますか？

    いいえ。AIはデータベース内の既存データを読み取ることしかできません。埋め込みの更新は、お客様自身のパイプラインで行う必要があります。

  • 03

    AIはデータベースの認証情報を見ることができますか？

    いいえ。認証情報は暗号化され、Vinkiusによって管理されます。エージェントには、ツールによって返されたデータのみが渡されます。

  • 04

    これを使って RAG の精度を改善できますか？

    AIは取得されている内容を明らかにすることで、精度が低い原因を特定する手助けをします。ただし、実際の修正はコードやデータに対して手動で行う必要があります。

  • 05

    AIは複雑な集計処理を行えますか？

    いいえ。AIができることは、マニフェストに定義された特定の検索および取得ツールに限定されます。

  • DataStax Astra DB Vector について他に質問がありますか？ DataStax Astra DB Vector Connector の全機能を見る

『DataStax Astra DB』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続