AI Agent開発日記 2025/07/19

2025年7月19日2025年7月20日

やりたいこと

データを読み込むだけで、以下が自動で行われる仕組みを構築したい。

読み込んだデータがElasticsearchに自動登録される
データと指示内容がGeminiに渡され、PlaybookやTool／Schemaが自動生成される
生成された内容が自動でPlaybookやToolに反映され、管理用エージェントと紐づいて構成される

前回の調査日記

コードに問題がないか全体を通して検証する。

やりたいこと
- 現状のコードに問題がないか全体を通して検証をしたい。
現状
- 自動生成中に「(試行 1/3)」の処理が3回を超えても終了しない問題があったため、修正を行った。
- 自動生成で作成したtoolとplaybookを使ったElasticsearch検索でリクエストに失敗した。原因は必要な権限を設定していないことかと思ったが、権限を与えてもエラーが続いた。サーバーが明記されていなかったことが原因だったため、自動生成プロンプトを修正中。

agentbuilder datastore設定の調査

Dialogflow CX が使えなくなっていたり、Toolを使う上でUIや構造がかなり変わっていた。
動作しない大きいファイルと、動作する小さいファイルの検証
- 用意して検証を行ったが、両方とも検索に失敗した。
動物リスト（800KB）とアダム・スミスの論理学（1MB）をデータストアに入れて検証
- 論理学はまったく検索がヒットしなかったが、構造の違いか、動物リストはかなり正確に検索できた。
現状、問題なく動作する動物データをさらに追加してみて、どうなるのかを確かめる予定。
以前は BQ のデータを使ったデータストアはエージェントと紐づけられず使えなかったが、Agent Builder の Tool 作成画面に BQ の項目が追加されていたため、検証した結果、
- Agent Builder から BQ データストアは作成できるものの、データの追加はできなかった。

以前調査した内容
- リンクされた非構造化ドキュメント（JSONL + メタデータ）
  形式：jsonl
  データストア特有の形式で使用する必要があったため、目的としていた形式には適さなかった。
  非構造化ドキュメント（PDF、HTML、TXT など）
  形式：txt
  目的の情報を検索するために最も適していた形式。
  データ量の影響
  データストアに入れる量を増やすと精度が下がる。
  また、1ファイルあたり最大2.5MBまでという制限があるため、ファイルを細かく分けて追加する方法を取った。
  形式：pdf
  データ量を増やすと精度が下がり、PDF形式にしても検索精度は上がらなかった。
  形式：html
  PDF同様、精度は上がらなかった。
  
  チャットアプリケーション用の構造化データ（CSV）
  形式：csv
  データストア特有の形式で使用する必要があったため、目的としていた形式には適さなかった。
  
  BigQuery データ
  エージェントと紐づけられなかった。
  
  TXT形式 + 構造化形式の検証（csv / tsv / yaml → txt拡張子）
  拡張子を .txt にし、中身を構造化（CSV, TSV, YAML風）して非構造化ドキュメントとして検証したところ、以下のような検索精度だった。
  100ファイル
  csv形式：10回中4回回答
  tsv形式：10回中2回回答
  yaml形式：10回中4回回答
  300ファイル
  csv形式：10回中0回回答
  tsv形式：10回中0回回答
  yaml形式：10回中1回回答
  500ファイル
  全形式：一度も回答されなかった