LlamaIndex、法律AIアプリを発表

LlamaIndexは、GitHubで公開リファレンスアプリケーション「legal-kb」を発表しました。これは、LlamaIndex Index v2（LlamaParse Platform）を搭載した、法律文書向けの知識ベースとして説明されています。 このプロジェクトは、チームがエージェントによる検索のための「Retrieval Harness」と呼ぶパターンを示しています。このアプローチは、単一の検索とは異なります。クエリごとに1回のembedding検索を行う代わりに、エージェントにはファイルシステムのようなツールが与えられます。これにより、エージェントは大規模で進化する知識ベースをクロールしてタスクを解決できます。 これらのツールは、エンジニアがすでに知っている操作（セマンティック検索、キーワード検索、正規表現grep、ファイル検索、読み取り）を模倣しています。 legal-kbとは？ legal-kbはライブラリではなく、動作するTanStack Startウェブアプリです。サインインし、プロジェクトを作成し、ファイルをアップロードし、エージェントとチャットします。各プロジェクトは、マネージドなLlamaCloud Index v2としてミラーリングされます。アップロードされたファイルは、バックグラウンドで自動的に解析され、インデックス化されます。チャットエージェントは、各ターン中にそのインデックスをリアルタイムでクエリします。 Retrieval Harnessとは、平たく言えば、このハーネスはドキュメントに対する永続的なデータパイプラインを提供します。データソースに接続し、それをインデックス化し、最新の状態に保ちます。そのパイプラインの上に、エージェントに一連のツールを公開します。これらのツールは意図的にファイルシステム操作に似ています。エージェントはファイルを一覧表示したり、ファイルを読み取ったり、ファイル内をgrepしたり、ハイブリッド検索を実行したりできます。これらのツールは汎用的なため、ハーネスを独自のagentに組み込むことができます。 4つのエージェントツール src/lib/agent.ts内のエージェントには4つのツールが与えられています。それぞれがIndex v2の検索APIにマッピングされています。以下に実装されているツールを示します。 ツール: retrieve / バックエンドAPI: beta.retrieval.retrieve / 主要パラメータ: query, top_k, score_threshold, rerank_top_n, file_name, file_version / 動作: ハイブリッドセマンティック検索を実行。オプションで再ランキング。チャンクと引用を返します。 ツール: findFiles / バックエンドAPI: beta.retrieval.find / 主要パラメータ: file_name, file_name_contains / 動作: 正確なファイル名または部分文字列でファイルを検索。自動的にページネーションします。 ツール: readFile / バックエンドAPI: beta.retrieval.read / 主要パラメータ: file_id, offset, max_length / 動作: 生のファイルコンテンツを読み取ります。