SAS Retrieval Agent Managerの機能一覧
ノーコード／ローコードのユーザーエクスペリエンス
- ドラッグ＆ドロップを自動化してコーディングすることで、開発者に依存する作業が削減され、複雑なワークフローをより迅速に導入することが可能
- エージェンティックなワークフローの迅速なプロトタイピングと反復実行により、価値実現までの時間を短縮
AIスタックの柔軟な統合
- プラグインベースの統合、モジュール設計、オープンスタンダードにより、ベンダーロックインを防止します。
- OpenAI、Azure OpenAI、Amazon Edgeなどの大手モデルプロバイダーをサポートしています。
- PGVectorやWeaviateなど普及度の高いベクターデータベースとの統合が可能です。
幅広いデータの互換性をサポート
RAGパフォーマンスの最適化
- RAGのワークフローのモデル圧縮により、メモリーのフットプリントと待機時間を削減します。
- 量子化によって関連性と正確性を維持しながら、推論スピードを向上させます。
- ONNXアクセラレーションによりパフォーマンスを向上させ、多様なハードウェアでより高速かつ効率的な推論が実現できるようにします。
信頼できる応答とヒューマン・イン・ザ・ループによる監視
- 組み込み型の自動化されたユーザードリブンな評価によって、信頼性の高い回答が得られる最適な構成を特定します。
- 回答の根拠となるソース文書を引用文として自動生成し、透明性とトレーサビリティを確保します。
- 説明可能かつ監査可能なモデルを使用して規制遵守を強化します。
- RAGの重要な意思決定については、ヒューマン・イン・ザ・ループで検証の対応を行います。
多用途に導入展開可能なオプション
- オンプレミスおよびワイヤレスな導入に対応しています。これにより、組織は安全性の高い環境や独立した環境でデータを完全に管理できます。
- パブリッククラウドとプライベートクラウドにわたって導入展開でき、柔軟性、拡張性を保ちながら、全社規模のIT戦略と整合性のとれた導入が実現できます。
きめ細かなセキュリティとプライバシー
- ソース文書からエージェントまで、ロールベースで粒度高くアクセスプライバシーを制御することで、機密情報の安全な取り扱いを確保します。
- RAGのワークフロー全体にわたって包括的なロギング、監査、トレーサビリティを行うことで、コンプライアンスをサポートし、透明性を維持します。
拡張可能なエージェントによる自動化
- 外部のAPI、ツール、エンタープライズ・サービスをシームレスに統合するプラグインベースのアーキテクチャを通じて、検索エージェントを構築、導入、管理するサポートを行います。
- 自律的なエージェント・オーケストレーションにより、エージェントはシステム全体にわたって検索、推論、行動が可能になります。その結果、コンテキスト認識、正確性、スケーラビリティを備えた複雑なワークフローを自動化できます。