#RAG

AI Agents

LangChainとAmazon Bedrock Knowledge Basesで実現するAgentic Retrieval：複雑な質問に強いRAG構築法

AWSがLangChainとAmazon Bedrock Managed Knowledge Baseを組み合わせたAgentic Retrievalの実装例を公開。単発検索では対応しきれない複数ステップの質問に対し、エージェント的な検索プロセスがどう機能するかをトレース付きで解説します。

AI Agents

AWSが示す「観測可能なエージェント型RAG」の設計図——Bedrock Knowledge BaseとCloudFormationで実現する企業向け検索基盤

AWSがAmazon Bedrock Managed Knowledge BaseとAgentCoreを組み合わせ、複数知識ベースを横断的に推論・ルーティングしながら根拠付き回答を返す企業向けエージェント検索基盤をCloudFormationで構築する手法を公開。7層の観測性と継続的評価の仕組みに注目が集まる。

Development

GraphRAGをクラウドで動かす設計図「Agentic-GraphRAG-Blueprint」が示す次世代RAGの形

Python+Terraformで構築されたクラウド対応GraphRAGソリューション「Agentic-GraphRAG-Blueprint」を解説。ドキュメント追加に応じて増分的に成長し、データ間の遠い関連性を発見する仕組みと、開発者への実務的インパクトをKusaBase独自視点で考察する。

Development

RAGシステムを1から実装する

検索拡張生成（RAG）システムを自前で構築する手順を、構成要素ごとに解説する。