AI Agent開発日記 2025/03/15

この記事について

本記事は、Agent Builder を使用したデータストア参照型対話エージェントの作成に関する調査記録です。

やりたいこと

Agent Builder を用いたデータストア参照型対話エージェントの作成において、
データストアのファイル数が増加することで回答率が低下する問題への対処を進める。

前回の調査日記

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Elasticsearchでデータの追加、検索、削除を試してみる

• 試したこと
  • Elasticsearchで下記記事を参考にしてデータの追加、検索、削除を試してみる
• 結果
  • データの追加、検索、削除は問題なく行えた

参照記事

Zenn

Elasticsearchでミニマムな登録・検索・削除をやってみた

使用したコード一覧

単体のデータを追加するコード

POST /employees/_doc
{
  "name":"kato",
  "occupation":{
    "id":"1",
    "name":"エンジニア"
  },
  "tag": "子持ち"
}

4つのデータをまとめて追加するコード

POST /employees/_bulk
{ "index":{} }
{"name":"lato","occupation":{"id":"2","name":"デザイナー" }}
{ "index":{} }
{"name":"mato","occupation":{"id":"3","name":"ディレクター"}}
{ "index":{} }
{"name":"nato","occupation":{"id":"3","name":"ディレクター"}}
{ "index":{} }
{"name":"oato","occupation":{"id":"1","name":"エンジニア"}}

indexを確認するコード

GET /employees/_search/

nameがkatoのdocumentだけを取得するコード

GET /employees/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "kato"
    }
  }
}

指定したIDのemploeeを削除するコード

DELETE /employees/_doc/vcqaj3sBqdbv6KNHvDUD