RAG（検索拡張生成）の実践ガイド

RAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMの回答精度を向上させるために、外部のナレッジベースから関連情報を検索し、それをコンテキストとして与える手法です。

なぜRAGが重要なのか

LLM単体の限界

• 学習データのカットオフ以降の情報を知らない
• 社内固有の情報（製品仕様、社内規程等）を知らない
• ハルシネーション（事実でない情報の生成）のリスク

RAGが解決すること

• 最新情報の反映: 常に最新のドキュメントを参照
• 社内知識の活用: 社内文書をナレッジベース化
• 根拠の明示: 回答の根拠となるドキュメントを提示可能

RAGパイプラインの構成

1. ドキュメント取り込み（Ingestion）
   → テキスト抽出 → チャンキング → エンベディング → ベクトルDB保存

2. 検索（Retrieval）
   → クエリのエンベディング → 類似検索 → リランキング

3. 生成（Generation）
   → 検索結果 + ユーザー質問 → LLMに入力 → 回答生成

チャンキング戦略

ベクトルデータベースの選定

Advanced RAGテクニック

1. ハイブリッド検索

セマンティック検索（ベクトル）とキーワード検索（BM25）を組み合わせ。

2. リランキング

検索結果をCross-Encoderモデルで再評価し、最も関連性の高い結果を選択。

3. クエリ拡張

ユーザーのクエリをLLMで言い換え・拡張し、検索の網羅性を向上。

4. Self-RAG

LLMが自ら検索の必要性を判断し、検索結果の品質を自己評価。

評価指標

まとめ

RAGはAI Agentの知識基盤として不可欠な技術です。適切なチャンキング、エンベディングモデル、検索戦略の選択が、Agentの回答品質を大きく左右します。