Granite Retrieval Agentは、意味的検索と大規模言語モデルを組み合わせたリトリーバル強化生成AIエージェントを構築するための柔軟なプラットフォームを提供します。ユーザーは様々なソースからドキュメントを取り込み、ベクトル埋め込みを作成し、Azure Cognitive Searchインデックスや代替のベクターストアを設定できます。クエリが到達すると、エージェントは最も関連性の高いパッセージを検索し、コンテキストウィンドウを構築し、LLM APIを呼び出して正確な回答や要約を行います。メモリ管理、思考の連鎖、カスタムプラグインによる前後処理もサポートし、Dockerや直接Pythonから展開可能です。これにより、ナレッジ駆動型のチャットボット、エンタープライズアシスタント、Q&Aシステムの迅速な開発が促進され、誤認識を防ぎ、事実の正確性を向上させます。

RAG for Cybersecurityは、大規模言語モデルの能力とベクトル型検索を組み合わせ、サイバーセキュリティ情報へのアクセスと分析方法を革新します。ユーザーはMITRE ATT&CKマトリックス、CVEエントリ、セキュリティアドバイザリーなどのドキュメントを取り込むことから始めます。その後、各ドキュメントのエンベディングを生成し、ベクトルデータベースに格納します。クエリを送信すると、RAGは最も関連性の高いドキュメントの断片を抽出し、それらをLLMに渡して、正確でコンテキスト豊かな回答を返します。この方法により、信頼できるソースに基づいた回答が得られ、幻覚の発生が抑えられ、精度が向上します。カスタマイズ可能なデータパイプラインや複数のエンベディングおよびLLMプロバイダーのサポートにより、チームは自分たちの脅威インテリジェンスニーズに合わせてシステムを調整できます。