概要

Agentic_AI_RAG は、複数の AI エージェントが協調してタスクを遂行するためのテンプレートプロジェクトです。crewAI の仕組みを活用し、各エージェントに役割を与えて分業させることで、情報収集、要約、推論、生成といった処理を並列・協調的に行えます。RAG（Retrieval-Augmented Generation）パターンを取り入れ、ChromaDB などのベクトルデータベースと連携して外部知識を検索・利用するワークフローをノートブックで示しています。README には機密保持対応のために一部内容が調整されている旨が記載されています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 1
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 1
• コミット数: 3
• ファイル数: 10
• メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

• crewAI ベースのマルチエージェント設計テンプレート
• RAG ワークフロー（ベクトル検索 + 生成）のサンプル実装
• ChromaDB を利用したドキュメント埋め込み・検索の痕跡
• Jupyter Notebook によるハンズオン形式の例とファイルアップロード機能

技術的なポイント

本リポジトリは「エージェントの分業」と「外部知識の活用（RAG）」を組み合わせる点が特徴です。crewAI を用いてエージェントごとに役割（例：情報収集エージェント、要約エージェント、回答生成エージェント）を定義し、ワークフローをオーケストレーションします。外部知識源としては ChromaDB のようなベクトルデータベースにドキュメントを埋め込み、ユーザークエリに対して関連ベクトルを検索してコンテキストを供給する流れをノートブックで示しています。これにより、生成モデルは最新かつ文脈に即した情報を参照して応答できます。ノートブック中心の構成は実験やプロトタイプ作成に適しており、ファイルのアップロードやローカルデータの取り込み、埋め込み生成、検索結果のフィルタリング、最終的な生成へのプロンプト設計といった工程を段階的に検証できます。また README に機密保持対応の記載があり、商用や敏感情報を扱う場面での適用を想定した配慮も見られます。実装は軽量なテンプレートに留まるため、実運用向けには認証、スケーリング、データ保持ポリシー、エージェント間の堅牢な通信設計などの追加実装が必要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• Agentic_AI-RAG: file
• ChromaDB_File: file
• README.md: file
• Upload_File: file
• general.ipynb: file

…他 5 ファイル

まとめ

crewAI と RAG を組み合わせたエージェント協調の実験テンプレート。拡張性は高いが実運用には追加実装が必要。

リポジトリ情報：

• 名前: Agentic_AI_RAG
• 説明: 説明なし
• スター数: 1
• 言語: Jupyter Notebook
• URL: https://github.com/sarvankondaveti/Agentic_AI_RAG
• オーナー: sarvankondaveti
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/81478132?v=4

READMEの抜粋：

Agentic-AI-RAG Crew

IMPORTANT: Please note that the contents of this repository have been adapted to ensure compliance with confidentiality agreements.

Welcome to the Agentic-AI-RAG Crew project. This template is designed to help you set up a multi-agent AI system with ease, leveraging the powerful and flexible framework provided by crewAI. Our goal is to enable your agents to collaborate effectively on complex tasks, maximizing their collective intelligence and capabilities.

Flow

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