Flink SQLを用いたエンタープライズAIエージェントの構築：LLMと内部データの接続

この記事では、Flink SQLを使用してエンタープライズAIエージェントを構築し、大規模言語モデル（LLM）を内部データとリソースに接続する方法を探ります。構造化データの場合、Flink SQLのSQL結合セマンティクスにより、外部データベースのデータとLLM入力を容易に統合できます。非構造化データの場合、この記事では、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を提案しており、データをベクトルにエンコードしてベクトルデータベースに保存し、Flink SQLのベクトル型サポートを使用してクエリと統合します。研究論文の要約と社内研究の統合という例を用いて、2つのFlink SQLジョブでAIエージェントシステムを構築する方法を示します。1つのジョブはベクトルストアを更新し、もう1つのジョブはクエリを実行してLLMを呼び出します。最後に、より柔軟なAIエージェント構築のために、AnthropicのMCP標準を統合するためのProcess Table Functions（PTFs）の使用について言及しています。