1. 従来型RAGの限界を打ち破る「Agentic RAG」とは？
生成AIを活用した社内ナレッジ検索やQ&Aシステムの標準となったRAG（Retrieval-Augmented Generation）ですが、「複雑な質問に対して適切なドキュメントを参照できない」「一回の検索では情報が不足して誤った回答を出力する」といった課題に直面することが少なくありません。
こうした従来型（ナイーブ）RAGや構造化を重視するGraphRAGに対し、2026年のAI開発において主流となっているのが「Agentic RAG（エージェント型RAG）」です。Agentic RAGでは、LLMが自律的なエージェントとして振る舞い、質問の解釈、検索クエリの分割、複数のデータソースからの情報収集、回答の自己検証（リフレクション）をルーツ設定に基づき動的に実行します。
本記事では、LLMデータフレームワークのデファクトスタンダードであるLlamaIndexの最新イベント駆動モデル「LlamaIndex Workflows」を活用し、実用的なAgentic RAGを構築する手順を詳しく解説します。
2. Agentic RAGと従来型RAGの比較
Agentic RAGが従来の検索手法とどう異なるのか、特徴を整理しました。
- 検索パターンの柔軟性: 従来型は「クエリ送信→ベクトル検索→回答生成」の単一パス。Agentic RAGは必要に応じて複数回の検索やツールの切替を実行。
- 複雑な問いへの対応: 複数の情報を比較・統合する必要がある高度な質問に対し、思考プロセス（ReActやルーティング）を挟むことで精度が劇的に向上。
- 自己修復機能（Self-Correction）: 取得したドキュメントが不十分な場合、検索クエリを自動修正して再検索を行うループ構造を構築可能。
3. LlamaIndex Workflowsによる構築手順
LlamaIndex Workflowsは、状態管理（State）とイベント（Event）ベースの非同期処理によって、堅牢かつ柔軟なAIエージェントの作成を可能にします。
ステップ1：必要なライブラリのインストール
まずは最新のLlamaIndexパッケージをセットアップします。
pip install llama-index llama-index-core llama-index-llms-openai llama-index-embeddings-openai
ステップ2：イベントとワークフローの定義
ワークフローの各ステップ（クエリ分析、ドキュメント検索、評価、回答生成）をイベントとして定義します。以下はPythonでの基本的なコード構造です。
from llama_index.core.workflow import Workflow, step, Event, StartEvent, StopEvent
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
class QueryEvent(Event):
query: str
class RetrieveEvent(Event):
nodes: list
query: str
class AgenticRAGWorkflow(Workflow):
@step
async def start(self, ev: StartEvent) -> QueryEvent:
# 入力クエリの最適化やルーティング処理
return QueryEvent(query=ev.query)
@step
async def retrieve(self, ev: QueryEvent) -> RetrieveEvent:
# ベクトルストアからの検索実行
nodes = await self.index.as_retriever().aretrieve(ev.query)
return RetrieveEvent(nodes=nodes, query=ev.query)
@step
async def generate(self, ev: RetrieveEvent) -> StopEvent:
# 取得結果に基づく回答生成と評価
response = await self.llm.agenerate(ev.nodes, ev.query)
return StopEvent(result=response)
4. 精度を高めるための応用テクニック
実際の運用環境でAgentic RAGのパフォーマンスを最大化するためには、以下のコンポーネントをワークフローに組み込むことが推奨されます。
① クエリの分解と再構成（Query Rewriting）
ユーザーの漠然とした質問を、検索エンジンが解釈しやすい複数の具体的なキーワードやサブクエリに分解してからベクトル検索を行います。
② 検索結果の関連性チェック（Re-ranking & Evaluation）
取得したコンテキストが質問に答えるのに十分かどうかをLLMに判定させます。関連度が低い場合は、自動的にクエリを変更して再検索（ループ）させます。
③ ツール選択の自動化（Routing）
社内マニュアル（PDF）、Web検索API、データベース（SQL）など、質問の性質に応じて適切なデータソースを動的に切り替えるルーティング機能を実装します。
5. まとめ
2026年現在のAIシステム開発において、単純なRAGからAgentic RAGへの移行は業務効率化・高精度化の重要な鍵となっています。LlamaIndex Workflowsを利用することで、複雑なエージェント指向のロジックをPythonコードとして明瞭かつ保守性高く実装することが可能です。
自社のドキュメント活用やAIアシスタントの回答精度に課題を感じている方は、ぜひ自律型ワークフローを取り入れたAgentic RAGの構築にチャレンジしてみてください。
関連サイト: https://www.aegis4.net/
