エヌビディア、企業向けAIエージェントに文脈を提供する「Agent Knowledge Foundation」を発表

エヌビディア（Nvidia）は水曜日、ベルリンで開催されたGTCカンファレンスにおいて、企業向けAIエージェントに不足しているデータの文脈を提供し、意思決定能力を向上させることを目的とした「Agent Knowledge Foundation」という新しいパッケージをエージェントツールキット（Agent Toolkit）の一部として発表しました。

新パッケージの構成要素と検索技術

この新しいパッケージには、検索用の「Nemotron Retriever」モデル、新しい「Auto-Ontology」ライブラリ、構造化データ専用の「Kumo」モデルファミリー、および「CUDA-X」データ処理ライブラリなどのオープンソースコンポーネントのグループが含まれています。同社は、このシステムによりデータが現在の保存場所に留まり、企業で既に適用されているアクセスルールや権限に従うことが可能になると説明しています。

エヌビディアのエージェントAI製品担当バイスプレジデントであるアデル・アルハラク（Adel El-Hallaq）氏は、大規模言語モデルは明確な構造的文脈なしでは、複雑な表やファイルを検索する際に非常に苦労すると指摘しました。同社のテストによると、Nemotron Retrieverのランキングおよび再検索モデルは、オープンソースのOpenSearch環境でテストされた際に検索結果の関連性を65%向上させ、必要な検索ステップ数を削減しつつレイテンシを最小限に抑えることが示されています。

従来のRAG（検索拡張生成）からオントロジーおよび表処理への移行

このパッケージは、Auto-Ontologyライブラリを利用して企業の表から知識グラフを構築し、未加工のデータを顧客、製品、注文などのビジネス概念に結び付けます。同時に、エージェントからのクエリ用にREST APIとモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを提供します。この開発は、エヌビディアが2月に約7万5000万ドル（※原文ママ：7,500万ドル）で買収した新興企業Illumexの専門知識を活用したものです。

また、このパッケージには、エヌビディアが6月に買収したリレーショナルデータ用のKumoモデルも統合されています。これらのモデルは、分類や感情分析といった各予測タスク専用の従来のパイプラインを不要にすることを目的としており、フォーマットされた表全体での自動予測を可能にします。

データプラットフォームとの戦略的パートナーシップ

エヌビディアは、スノーフレーク（Snowflake）、データブリックス（Databricks）、パランティア（Palantir）などの主要なデータプラットフォームと競合する意図はなく、アクセス制御リスト（ACL）やセキュリティを管理するためにそれらのプラットフォームとインフラストラクチャを統合していると強調しています。エヌビディアのサプライチェーンチームはPalantir Foundryプラットフォームを通じてこれらの技術を使用しており、Databricksは異常検知用のKumoモデルをGenie Ontologyコンテキストレイヤーと接続し、Snowflakeは独自のノートブック内でKumoモデルの実行を可能にしています。

なぜこのニュースが重要なのか？

この発表は、分散した企業データの相互に関連する文脈を理解できないことが多い、企業向けAIエージェントの現在の制限を克服するための実用的な一歩となります。オープンソースモデルとオントロジーレイヤーを統合することにより、エヌビディアは、企業に機密データの移動や完全な再構築を強いることなく、エージェントの精度を向上させる柔軟なツールを開発者に提供します。