cv usk(@cv_usk):エージェントのメモリは、検索を足すより「根拠までたどれる構造」を作るほうが効くのかもしれません🧠 Building Evidence-Grounded Agent Memory with OpenWiki and Graphs https://t.co/xDfpKS8FyI LangChainのブログでは、文書をコンパイルしたWiki(OpenWiki)と、その引用から作るエビデンスグラフを組み合わせ、複数文書にまたがる質問への精度を上げています。注目ポイントは3つです。 📚 原文にハッシュで紐づくWiki Wikiの各記述は根拠となる原文の行とそのハッシュに結びつきます。原文が変わるとモデルを呼ばずに該当クレームにフラグが立ち、そこだけをモデルが見直すため、メモリが自己修正できます。 🔗 引用から作る型付きエッジ cite、supersede、refers_toなどのエッジを、既存の引用や文書内の参照から追加のモデル呼び出しなしで作ります。agentはlocateで起点を見つけ、expandでたどるだけです。グラフの構築は1秒未満でした。 📊 連結質問で精度が約5倍保険文書111本の合成コーパスで、連結質問の精度は検索の0.10からWikiの0.52へ上がりました。エビデンスグラフを足すと精度は27%向上し、コストは58%下がりました。一方、単純な参照では検索と差がありませんでした。メモリは、複数ソースにまたがる質問を繰り返す場面で効く、という整理が参考になります。 #AIエージェント #エージェントメモリ

2026.11.06 02:33

エージェントのメモリは、検索を足すより「根拠までたどれる構造」を作るほうが効くのかもしれません🧠 Building Evidence-Grounded Agent Memory with OpenWiki and Graphs LangChainのブログでは、文書をコンパイルしたWiki(OpenWiki)と、その引用から作るエビデンスグラフを組み合わせ、複数文書にまたがる質問への精度を上げています。注目ポイントは3つです。 📚 原文にハッシュで紐づくWiki Wikiの各記述は根拠となる原文の行とそのハッシュに結びつきます。原文が変わるとモデルを呼ばずに該当クレームにフラグが立ち、そこだけをモデルが見直すため、メモリが自己修正できます。 🔗 引用から作る型付きエッジ cite、supersede、refers_toなどのエッジを、既存の引用や文書内の参照から追加のモデル呼び出しなしで作ります。agentはlocateで起点を見つけ、expandでたどるだけです。グラフの構築は1秒未満でした。 📊 連結質問で精度が約5倍保険文書111本の合成コーパスで、連結質問の精度は検索の0.10からWikiの0.52へ上がりました。エビデンスグラフを足すと精度は27%向上し、コストは58%下がりました。一方、単純な参照では検索と差がありませんでした。メモリは、複数ソースにまたがる質問を繰り返す場面で効く、という整理が参考になります。 #AIエージェント# #エージェントメモリ#

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