この記事では、フィンテック領域に特化した情報検索拡張生成（RAG）システムの新たなアーキテクチャを提案しています。フィンテックの専門用語や略語が多いため、従来のRAGシステムでは情報の取得や統合に限界がありました。この新たなシステムは、専門化されたエージェントのモジュールパイプラインを用い、知的なクエリの再形成、逐次的なサブクエリの分解、文脈に基づく略語の解決、そして文脈の再ランキングをサポートします。実験結果では、提案したエージェンティックRAGシステムが、標準的なRAGのベースラインに対して、情報取得の精度と関連性で優れていることが示されたものの、遅延が増加する結果となりました。これにより、構造化されたマルチエージェント手法が、複雑な専門領域における情報取得の堅牢性を向上させる可能性が示唆されています。