RAG（検索拡張生成）アプリケーション構築入門

RAGとは何か

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMの回答精度を向上させるアーキテクチャパターンです。外部の知識ベースから関連情報を検索し、それをLLMのコンテキストに含めることで、ハルシネーション（事実と異なる回答）を大幅に削減できます。

RAGの基本アーキテクチャ

RAGシステムは3つのコンポーネントで構成されます。

1. インデクシング: ドキュメントをチャンクに分割し、Embeddingベクトルに変換してベクトルDBに格納
2. 検索（Retrieval）: ユーザーの質問をベクトル化し、類似度の高いチャンクを検索
3. 生成（Generation）: 検索結果をコンテキストとしてLLMに渡し、回答を生成

ユーザー質問
    │
    ▼
[Embedding] → [ベクトルDB検索] → 関連チャンク取得
                                      │
                                      ▼
                              [LLM + コンテキスト]
                                      │
                                      ▼
                                   回答生成

チャンク分割の戦略

チャンクの分割方法はRAGの品質に直結します。当社の実績では、以下のアプローチが効果的でした。

• 固定長分割: 500〜1000トークン単位で分割（シンプルで安定）
• セマンティック分割: 段落や見出しの区切りで分割（文脈を保持）
• オーバーラップ: 前後100〜200トークンを重複させ、境界での情報欠落を防止

ベクトルDBの選定

主要なベクトルDBの特徴を整理します。

DB	特徴	適用場面
Pinecone	フルマネージド、スケーラブル	大規模本番環境
Weaviate	オープンソース、ハイブリッド検索	カスタマイズ重視
pgvector	PostgreSQL拡張	既存RDBとの統合

精度向上のテクニック

RAGの回答精度を向上させるためには、検索精度の改善が鍵です。リランキング（検索結果の再順位付け）やHyDE（仮説的ドキュメント埋め込み）といった手法を組み合わせることで、検索精度を大幅に向上させることができます。

RAGは、企業の内部ナレッジを活用したAIアシスタント構築の基盤技術として、今後ますます重要になるでしょう。