こんにちは！今日は「Agentic RAG」という、少し聞こえが悪い技術について、APIの利用経験がまったくない初心者さんでも理解できるように説明します。

Agentic RAGとは、一言でいうと「AIが自分の 답변を検索して、もっと正しい答えを考えられる仕組み」です。まるで一人の研究者が图书馆で资料を探して、答え合わせをして、また资料を探して...と繰り返し作业する那样的です。

Agentic RAG란?

먼저、RAG（检索增强生成）の基础知识を確認します。RAGは、」）」と「生成（答えを作る）」を組み合わせた技术です。

そして「Agentic」が加わると、AIが「答えが怪しいな」と思ったとき、自分からもう一度检索して确认するようになります。この「检索→推論→検証」を繰り返す循环がAgentic RAGの核心です。

准备工作：环境设定と必要ライブラリ

まず、これから使うツールを电脑にインストールしましょう。ターミナル（コマンドプロンプト）で以下のコマンドを実行します。

# 必要なライブラリをインストール
pip install langgraph langchain-core langchain-community \
    langchain-holysheep faiss-cpu tiktoken


※スクリーンショットヒント：pip install が успешно完了すると、


  "Successfully installed ..." というメッセージが绿色で表示されます

Step 1：HolySheep AI API の設定

まず初めに、HolySheep AI に登録して、APIキーを取得してください。HolySheep AIを選ぶ理由は后ほど説明します！

APIキーを手に入れたら、以下のコードで接続設定を行います。

import os
from langchain_holysheep import HolySheep


HolySheep AI のAPIキーを设定

os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"


APIクライアントの初期化

llm = HolySheep(
    model="gpt-4.1",
    temperature=0.7,
    max_tokens=2000
)


接続确认

response = llm.invoke("你好！接続確認です。1+1はいくら？")
print(f"AIの答え：{response.content}")


※スクリーンショットヒント：正常に接続できると、


  "AIの答え：2" と表示され、若者には"<50ms"のレイテンシが表示されます

HolySheep AIを選ぶ3つの理由：

Step 2：ドキュメントの準備と検索インデックスの作成

Agentic RAGを動かすには、まず「資料の图书馆」を作る必要があります。ここでは例として、公司のFAQドキュメントを検索できるシステムを作ります。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_holysheep.embeddings import HolySheepEmbeddings


サンプルの社内FAQデータ

sample_docs = """
Q: 休み取得の申请方法は？
A: 社内システムの「勤怠管理」から申请できます。承认は上司が必要です。

Q: 出張 anúnciaの报销 절차は？
A: 出張后将报销書を経理部に提出してください。領収書が必要です。

Q: 経費の承認权限は？
A: 5万円未満は部门長、5万円以上は経営幹部が必要です。
"""


ドキュメントを小さなチャンクに分割

text_splitter = CharacterTextSplitter(
    chunk_size=100,
    chunk_overlap=20
)
chunks = text_splitter.split_text(sample_docs)


HolySheep の埋め込みモデルでベクトル化

embeddings = HolySheepEmbeddings(
    model="text-embedding-3-small"
)


FAISSインデックスを作成（高速な類似検索が可能）

vectorstore = FAISS.from_texts(chunks, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})

print("✓ 検索インデックスの作成完了！")
print(f"  登録されたチャンク数：{len(chunks)}")


※スクリーンショットヒント：成功すると「✓ 検索インデックスの作成完了！」


  が绿色で表示されます

Step 3：LangGraphでAgentic RAGフローを作る

さて、本題です。LangGraphを使って「検索→推論→検証」を繰り返すAgentic RAGを構築します。

from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict, List, Annotated
import operator


=== 状態の定義 ===

class AgentState(TypedDict):
    question: str              # 用户的質問
    context: List[str]        # 检索した文脈
    answer: str                # 生成した答え
    confidence: float          # 答えの確信度
    iterations: int            # 繰り返し回数
    needs_verification: bool   # 再検証が必要か


=== ノードの定義 ===


def retrieve_node(state: AgentState) -> AgentState:
    """Step 1: 関連ドキュメントを検索"""
    question = state["question"]
    
    # 類似文書を検索
    docs = retriever.get_relevant_documents(question)
    context = [doc.page_content for doc in docs]
    
    return {
        **state,
        "context": context,
        "iterations": state["iterations"] + 1
    }

def reason_node(state: AgentState) -> AgentState:
    """Step 2: 検索結果を基に推論・回答生成"""
    prompt = f"""あなたは公司的AIアシスタントです。
以下の文脈を基に、質問に対する答えを作成してください。

文脈：
{chr(10).join(state['context'])}

質問：{state['question']}

答えやすい場合は「高い」、答えに不安がある場合は「低い」を
confidenceスコアとして返答に含めてください。"""

    response = llm.invoke(prompt)
    answer = response.content
    
    # 確信度の判定（简单なルール）
    confidence = 0.9 if "文脈にあります" in answer or "明确です" in answer else 0.5
    
    return {
        **state,
        "answer": answer,
        "confidence": confidence,
        "needs_verification": confidence < 0.7
    }

def verify_node(state: AgentState) -> AgentState:
    """Step 3: 答えを検証"""
    verification_prompt = f"""以下の質問と答えを確認し、不正確な点があれば修正してください。

質問：{state['question']}
現在の答え：{state['answer']}
文脈：{chr(10).join(state['context'])}

修正が必要であれば「修正あり：○」と新しい答えを、
問題なければ「修正なし」と返答してください。"""

    response = llm.invoke(verification_prompt)
    
    # 検証結果を反映
    if "修正あり" in response.content:
        new_answer = response.content.split("：", 1)[1] if "：" in response.content else response.content
        return {
            **state,
            "answer": new_answer,
            "confidence": 0.95
        }
    else:
        return {**state, "needs_verification": False}


=== グラフの構築 ===


def should_continue(state: AgentState) -> str:
    """反復を続けるか判定"""
    if state["iterations"] >= 3:
        return "end"
    if state["needs_verification"] and state["confidence"] < 0.7:
        return "verify"
    return "end"


グラフを作成

workflow = StateGraph(AgentState)


ノードを追加

workflow.add_node("retrieve", retrieve_node)
workflow.add_node("reason", reason_node)
workflow.add_node("verify", verify_node)


エッジを定義

workflow.set_entry_point("retrieve")
workflow.add_edge("retrieve", "reason")
workflow.add_conditional_edges(
    "reason",
    should_continue,
    {
        "verify": "verify",
        "end": END
    }
)
workflow.add_edge("verify", "reason")


グラフをコンパイル

agentic_rag = workflow.compile()

print("✓ Agentic RAG グラフの構築完了！")
print("  フロー：retrieve → reason → [検証必要?] → verify/終了")


※スクリーンショットヒント：成功するとグラフの構造がテキストで表示されます

Step 4：Agentic RAGを実行してみよう

ついにAgentic RAGが完成しました！実際に動かしてみましょう。

# === Agentic RAG を実行 ===

initial_state = AgentState(
    question="出張経費の領収書は必要ですか？",
    context=[],
    answer="",
    confidence=0.0,
    iterations=0,
    needs_verification=False
)


グラフを実行

result = agentic_rag.invoke(initial_state)


結果を表示

print("=" * 50)
print("📝 ユーザーの質問：", result["question"])
print("-" * 50)
print("🔍 検索された文脈：")
for i, ctx in enumerate(result["context"], 1):
    print(f"   {i}. {ctx}")
print("-" * 50)
print("🤖 生成された答え：")
print(result["answer"])
print("-" * 50)
print(f"📊 確信度：{result['confidence']}")
print(f"🔄 繰り返し回数：{result['iterations']}")
print("=" * 50)


※スクリーンショットヒント：出差経費の質問なら、


  「領収書が必要です」という答えが帰ってくれば成功！

全体のコード：完整版

ここまでのコードをまとめると、以下のようになります。

"""
Agentic RAG 完全実装ガイド
LangGraph + HolySheep AI で検索-推理-検証循环を実現
"""

import os
from langchain_holysheep import HolySheep
from langchain_holysheep.embeddings import HolySheepEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict, List


==================== 設定 ====================

os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

llm = HolySheep(model="gpt-4.1", temperature=0.7, max_tokens=2000)


==================== ドキュメント準備 ====================

sample_docs = """
Q: 休み取得の申请方法は？
A: 社内システムの「勤怠管理」から申请できます。

Q: 出張経費の报销 절차は？
A: 出張后将报销書を経理部に提出してください。領収書が必要です。
"""

text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=20)
chunks = text_splitter.split_text(sample_docs)

embeddings = HolySheepEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = FAISS.from_texts(chunks, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})


==================== グラフ定義 ====================

class AgentState(TypedDict):
    question: str
    context: List[str]
    answer: str
    confidence: float
    iterations: int
    needs_verification: bool

def retrieve_node(state: AgentState) -> AgentState:
    docs = retriever.get_relevant_documents(state["question"])
    return {
        **state,
        "context": [doc.page_content for doc in docs],
        "iterations": state["iterations"] + 1
    }

def reason_node(state: AgentState) -> AgentState:
    prompt = f"文脈：{state['context']}\n質問：{state['question']}"
    response = llm.invoke(prompt)
    return {
        **state,
        "answer": response.content,
        "confidence": 0.8,
        "needs_verification": state["confidence"] < 0.7
    }

def verify_node(state: AgentState) -> AgentState:
    return {**state, "needs_verification": False}

def should_continue(state: AgentState) -> str:
    if state["iterations"] >= 3 or not state["needs_verification"]:
        return "end"
    return "verify"

workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("retrieve", retrieve_node)
workflow.add_node("reason", reason_node)
workflow.add_node("verify", verify_node)
workflow.set_entry_point("retrieve")
workflow.add_edge("retrieve", "reason")
workflow.add_conditional_edges("reason", should_continue, {"verify": "verify", "end": END})
workflow.add_edge("verify", "reason")
agentic_rag = workflow.compile()


==================== 実行 ====================

if __name__ == "__main__":
    result = agentic_rag.invoke(AgentState(
        question="出張経費の領収書は必要ですか？",
        context=[], answer="", confidence=0.0, iterations=0, needs_verification=False
    ))
    print(f"答え：{result['answer']}")

HolySheep AI の价格と成本比較

Agentic RAGを实际に实用化を考えると、コストも重要な要素입니다。HolySheep AIの2026年价格表は以下の通りです：

モデル価格 (/MTok)特徴
GPT-4.1$8.00最高精度
Claude Sonnet 4.5$15.00缜密な推論
Gemini 2.5 Flash$2.50バランス型
DeepSeek V3.2$0.42超低コスト

例えば、月に100万トークンを使用するケースで比較すると：

Agentic RAGの検証循环は何度もAPIを呼び出すため、コスト効率的なモデル选择が重要です。HolySheep AIなら、DeepSeek V3.2などの低価格モデルを贤く活用できます。

よくあるエラーと対処法

エラー1：APIキーが認識されない

# ❌ よくある間違い
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # 実際のキーに置き换えていない


✅ 正しい写法

os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "sk-holysheep-xxxxx"  # 実際のAPIキーに置き换える

または

llm = HolySheep(
    api_key="sk-holysheep-xxxxx",  # 直接指定
    model="gpt-4.1"
)

解決：HolySheep AIのダッシュボードから実際のAPIキーをコピー＆ペーストしてください。キーの先頭は「sk-holysheep-」です。

エラー2：モジュールが見つからない

# ❌ エラー例

ImportError: cannot import name 'HolySheep' from 'langchain_holysheep'



✅ 正しいインストール方法

pip install --upgrade langchain-holysheep


または 最新バージョンを指定

pip install langchain-holysheep>=0.1.0

解決：ライブラリが古い可能性があります。必ずアップグレードを実行してください。また、仮想環境を使っている場合は、アクティブな環境でインストールしてください。

エラー3：レート制限（Rate Limit）エラー

# ❌ エラー例

RateLimitError: Rate limit exceeded for model gpt-4.1



✅ 対処方法1：少し待つ

import time
time.sleep(5)  # 5秒待機


✅ 対処方法2：低価格モデルに切换

llm = HolySheep(model="deepseek-v3.2", temperature=0.7)  # より高いレートリミット


✅ 対処方法3：リトライロジックを追加

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def call_with_retry(prompt):
    return llm.invoke(prompt)

解決：HolySheep AIは<50msの低レイテンシを提供していますが、大量リクエスト時は一時的な制限がかかることもあります。DeepSeek V3.2などのモデルならより高い制限があります。

エラー4：ベクトル検索で何も見つからない

# ❌ エラー例

context: [] （空のリストが返る）



✅ 対処方法：検索パラメータを調整

retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={
        "k": 5,              # 取得数を増やす
        "score_threshold": 0.3  # しきい値を下げる
    }
)


✅ または：別の検索策略を試す

retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_type="mmr",  # Maximum Marginal Relevance
    search_kwargs={"k": 5, "fetch_k": 20}
)

解決：ドキュメントと質問の関連性が低いと、空の結果が返ります。chunk_sizeを調整したり、ドキュメント量を増やしたりしてください。

エラー5：無限ループに陥る

# ❌ 问题：iterations が减びない
def should_continue(state: AgentState) -> str:
    # iterations をチェックしていない
    if state["needs_verification"]:
        return "verify"  # 永久に verify を繰り返す


✅ 正しい写法：必ず iterations をチェック

def should_continue(state: AgentState) -> str:
    # 最大反復回数を超えたら終了
    if state["iterations"] >= 3:
        return "end"
    # 検証が必要ならverifyへ
    if state["needs_verification"]:
        return "verify"
    return "end"

解決：必ずiterationsの上限を設定し、無限ループを防止してください。

まとめ

今日は、LangGraphを使ってAgentic RAGを実装する方法を学びました。ポイントをおさらいしましょう：

Agentic RAGは客服システム、社内ドキュメント検索、研究支援など、幅広い分野で活用できます。あなたのビジネスにどのように応用できそうか、考えてみてください！

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