LangGraphのTool Callingを利用して、RAG Agentsを構築する（前編）

はじめに Google CloudのVertex AIを活用して、RAGを構築しないといけなくなったので、その方法をまとめていきます。 まずは準備として、ローカルのみで実装をしていきます。 今回の記事では、ローカルに保存したテキストドキュメントをベースに、ローカルのDBにベクトルデータを保存し、LangGraphでRAGを実装していくことを考えます。 その上で、次回以降の記事で、Google CloudのGCSにドキュメントを置いたり、BigQueryをベクトルストアにしたり、Cloud SQLをベクトルストアにしたりする方法を解説していきたいと思います。 参考文献 （書籍のリンクはamazonアフィリエイトリンクです） 記事 LangChainからLangGraphによるAgent構築への移行方法 Chroma DBによる類似度検索のメソッド カスタムRetrieverクラスの作成方法

[rawwell]

"今回の記事では、ローカルに保存したテキストドキュメントをベースに、ローカルのDBにベクトルデータを保存し、LangGraphでRAGを実装していくことを考えます。"

[misshiki]

“ローカルに保存したテキストドキュメントをベースに、ローカルのDBにベクトルデータを保存し、LangGraphでRAGを実装していくことを考えます。”