AI Agent開発日記 2025/04/26

2025年4月26日

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、
既存のデータストア機能だとデータ数増加により回答率の低下が発生する為、elastic + dataflow + bigqueryで作成した検索が可能なデータストアを実装したい。

elastic + kibanaのinstallと仕様を軽く学ぶ。

やりたいこと
- elastic + dataflow + bigqueryを使って検索が可能なデータストアを作るうえで、elasticとkibanaのインストールをしておきたいのと、使い方を軽く学んでおきたい。
試したこと
- 下記記事を参考にelasticとkibanaをインストールし、使い方を少し学んだ
  - 手順
    - Elasticsearch と日本語検索プラグイン「 kuromoji 」をインストール
      - # wgetをインストール brew install wget
      - # Elasticsearch と日本語検索プラグイン「 kuromoji 」をインストール wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.1.0-darwin-x86_64.tar.gz tar -xzf elasticsearch-8.1.0-darwin-x86_64.tar.gz cd elasticsearch-8.1.0 bin/elasticsearch-plugin install analysis-kuromoji
    - elasticsearchを起動
      - bin/elasticsearch
      - ブラウザを開いて、http://localhost:9200/ にアクセスしてみる、下記jsonが表示されていれば起動は成功しているらしい
    - 続いて、Kibana をインストール
      - #kibanaをインストール wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-8.1.0-darwin-x86_64.tar.gz tar -xzf kibana-8.1.0-darwin-x86_64.tar.gz cd kibana-8.1.0/ # kibana起動コマンド bin/kibana
      - 起動後ブラウザを開いて、http://localhost:5601/ にアクセス、Kibanaの管理画面が表示されていたら起動は成功。
分かったこと
- 下記の記事を参考にelasticsearchの使い方を軽く学んでみて、ざっくり以下の事が分かった。
- 主な機能
  - Discover（データ探索）
    - Elasticsearchに入っている生データ（ログなど）を一覧表示し、検索したりフィルタリングしたりが可能
    - 特定のキーワードを含むログを探したり、特定の期間のデータに絞り込んだりするのに使えるらしい
    - KQL (Kibana Query Language) という簡単な記法や、より高度な Luceneクエリ、あるいは Dev Tools で使う Query DSL を使って検索条件を指定可能
  - Visualize（可視化）
    - Discoverで見つけたデータや検索結果をもとに、グラフや表を作成する機能
    - 円グラフ、棒グラフ、折れ線グラフ、ヒートマップ、地図など、様々な形式でデータを分かりやすくまとめられるらしい
    - 例えば、「時間ごとのアクセス数推移」や「エラー種別ごとの件数割合」などをグラフ化するなど
  - Dashboard（ダッシュボード）
    - Visualizeで作成した複数のグラフや表を自由に配置して、一枚の画面にまとめる機能
    - システムの状態やサービスの状況などを一目で把握できるように、関連する情報を組み合わせて表示してくれるらしい
    - リアルタイムに更新されるダッシュボードを作成することも可能
  - Dev Tools（開発ツール）
    - Elasticsearchに対して、直接リクエスト（クエリ）を送信して、その結果を確認できる機能で、
    - 複雑な検索やデータ集計、インデックスの設定変更などを試したい場合に便利みたい
    - match, term, bool, range などの Query DSL は、主にこのDev Toolsで実行して動作を確認できる。
- Kibanaではどのような検索が可能なのか
  - キーワード検索 (match)
    - 特定の単語を含むデータを検索。
  - フレーズ検索 (match_phrase)
    1. 複数の単語が特定の順番で出現するデータを検索。
  - 完全一致検索 (term)
    1. 指定した値と完全に一致するデータを検索。
  - 複数条件の組み合わせ (bool)
    1. 「AかつB」「AまたはC」「Dを含まない」といった複雑な条件を指定できる
  - 範囲指定 (range)
    - 数値や日付がある範囲内のデータを検索可能。
次やること
- ElasticsearchとKibanaのインストールと基本的な使い方を学んだので、次はElastic＋Dataflow＋BigQueryを使って検索可能なデータストアを作るために、Dataflowを使ったBigQueryとElasticsearchの同期を試してみる。

elasticとkibanaをインストールするのに参考にさせてもらった記事

http://localhost:9200/ アクセス時の成功ログ

{
  "name" : "username.local",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "qJnOX-ukSU-nX6hjUViLnA",
  "version" : {
    "number" : "8.1.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "3700f7679f7d95e36da0b43762189bab189bc53a",
    "build_date" : "2022-03-03T14:20:00.690422633Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "9.0.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "7.17.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "7.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

elasticsearchの使い方について参考にさせてもらった記事

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