MARE

概要

• MAREは、すべてのデータをベクトル化するのではなく、小規模な意味インデックスを起点にエージェントが必要な情報を探索する検索アーキテクチャです。
• MongoDBの検索、絞り込み、集計、ドキュメント取得を組み合わせ、単一チャンクの類似検索では見つけにくい答えを段階的に導き出します。

主な特徴と検証結果

• 1万件のインシデント検証で、RAGの約6万ベクトルに対して604ベクトルで運用し、未見質問の正答率はMAREが19/20、ハイブリッドRAGが18/20でした。
• 顧客や原因が直接示されない質問でも、関連エンティティやデプロイ、移行情報をたどり、根本原因となる認証障害を特定しました。
• 単純な意味検索ではRAGが高速かつトークン効率に優れ、MAREは多段階調査や関連データの横断で強みを示します。

こんな人におすすめ

• 固定的なTop-K検索では取りこぼしが生じる、複数コレクションの横断調査やエンティティ解決を必要とするAI検索を検討している人。
• ベクトル保存量を抑えつつ、エージェントに検索・集計・直接取得を組み合わせた柔軟なデータ探索をさせたい開発者。
• RAGを置き換えるのではなく、既知の意味的近傍はRAG、発見型の調査はエージェントという使い分けを検証したい人。