エンジニアリング & 開発者なぜRAGパイプラインはエージェントの記憶ではないのか
なぜRAGパイプラインはエージェントの記憶ではないのか — そしてそれを何と組み合わせるべきか
RAGパイプラインは、クエリに似た文書を取得します。エージェントの記憶はまったく別のものです：ユーザーの状態、会話の履歴、学習したパターン、下した決定。RAGをエージェントの記憶として扱うと、実際のギャップが生じます。MemoryLakeは、すべてのRAGパイプラインの上に型付きエージェント記憶を追加します。
問題：RAGはエージェントの状態問題を解決しない
RAGは類似性に基づいてランク付けされたチャンクを返します。昨日のユーザーが考えを変えたこと、エージェントが先週決定を下したこと、またはこのユーザーの好みが文書コーパスのデフォルトと異なることを知りません。RAGだけに基づいて構築されたエージェントは、非常に賢い検索エンジンのように振る舞います。
MemoryLakeがRAGを補完する方法
文書取得に伴う型付き状態
文書はあなたのベクトルDBに保存され、エージェントの状態はMemoryLakeに保存されます。
エージェントコンテキストのための六つの記憶タイプ
背景、事実、イベント、会話、反省、スキル。
矛盾検出
保存された事実が取得されたチャンクと矛盾する場合、MemoryLakeがフラグを立てます。
同じクエリインターフェース
文書チャンクとエージェントの記憶を一度のパスで取得します。
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RAGと並行して機能する方法
- 接続 — 既存のRAGスタックを維持します。MemoryLakeを並行リトリーバーとして追加します。
- 構造 — 文書はベクトルDBに、ユーザーの状態、決定、スキルはMemoryLakeに保存されます。
- 再利用 — 各エージェントのターンは両方から取得し、コンテキストブロックを構成します。
以前と以後：RAGのみ vs RAG + エージェントの記憶
| RAG alone | RAG + MemoryLake | |
|---|---|---|
| Document retrieval | Yes | Yes |
| User-specific state | No | Yes |
| Decision and skill memory | No | Yes |
| Conflict between source and user | Silent | Detected |
対象者
文書のみの取得の限界に達し、真のエージェント状態が必要な生産RAGを運営しているエンジニアリングチーム。
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よくある質問
ベクトルDBを置き換えますか？
ベクトルDBを置き換えますか？
いいえ — そのままにしてください。MemoryLakeを並行して追加します。
パフォーマンスへの影響は？
パフォーマンスへの影響は？
両方のリトリーバーは並行して動作します；ネットレイテンシは低く保たれます。
セルフホストできますか？
セルフホストできますか？
はい — エンタープライズティアはあなたのVPCにデプロイされます。