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RAGプロフェッショナルになるために知っておくべき全てのこと
〜構造理解・技術選定・実装・評価指標・応用設計まで〜
こんにちは、AIエンジニアの中野哲平です。
ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）が注目を集める中、「Retrieval-Augmented Generation（RAG）」は、LLMを現実の業務・データに適用するための最も実用的なアーキテクチャとして急速に普及しています。
しかし、「RAGやってます」という現場でも、
実は「ただ検索結果をプロンプトに貼り付けてるだけ」なケースが多く、本来のRAGの強みを活かしきれていないこともしばしば。
この記事では、RAGのプロフェッショナルとして知っておくべき理論・設計・実装・評価・応用の知見を、体系的にかつ実務目線で解説します。
🔍 そもそもRAGとは何か？
RAGとは、**検索（Retrieval）と生成（Generation）**を組み合わせたアーキテクチャのことです。
従来のLLMは学習済みの知識しか持ちませんが、RAGは外部データベースからリアルタイムに関連情報を引っ張ってきて、それを文脈に使って回答を生成します。
🔑 RAGが解決する3つの課題
- 知識の最新性（モデルのトレーニングデータが古くても、最新情報を検索できる）
- ドメイン特化（医療、法務、社内文書など、独自の情報を使える）
- 幻覚の抑制（回答に根拠を持たせることができる）
🧱 RAGの基本構造
[ユーザー質問]
↓
[Retriever] ← ベクトル検索・全文検索
↓
[Contextual Document(s)]
↓
[Prompt with Context]
↓
[LLM (Generator)]
↓
[Answer]
- Retriever：関連情報をDBから検索（例：Faiss, Elasticsearch, Weaviate）
- Generator：検索結果をもとにLLMが応答生成（例：GPT-4, LLaMA, Claude）
🔧 Retriever設計の極意（プロフェッショナル領域）
① Chunking（文書分割）の戦略
- 段落単位 vs 文単位 vs セマンティック分割
- 重複コンテキストを減らすスライディングウィンドウ法
- 「タイトル＋本文」や「セクションヘッダー付き」で意味強化
② Embeddingの選定
- OpenAI / Cohere / HuggingFace の埋め込みモデル
- ドメイン特化（医療：BioBERT、法務：LegalBERTなど）
- 多言語対応（日本語では
cl-tohoku/bert-base-japaneseなど）
③ 検索手法の選択
- ベクトル検索（Semantic Search）：意味の近さでマッチング
- キーワード検索（BM25）：正確なキーワードに強い
- ハイブリッド検索：上記を組み合わせてリランキング
🎯 Generator（LLM）との連携で注意すべき点
① プロンプト設計
- Context-awareプロンプト：「以下の文書に基づいて…」
- 根拠の明示：「出典付きで答えてください」
- 複数文書の結合戦略：文書の順序で出力が変わる場合あり
② Token管理
- 長いコンテキストの扱い（GPT-4 128K、Claude 200Kなど）
- Token量制限対策：重要度順で削る、要約して埋め込む
③ Generation制御
- TemperatureやTop-pで出力の安定性と多様性を調整
- Retrieval内容に強く依存させる「Reference強化プロンプト」
📏 評価指標とその設計
RAGでは、RetrieverとGeneratorを分けて評価するのが鉄則です。
Retrieverの評価
- Recall@k：正解文書がTop-kに含まれる割合
- MMR（Maximal Marginal Relevance）：多様性と冗長性のバランス
- Mean Reciprocal Rank（MRR）：順位付き正解率
Generatorの評価
- Faithfulness（事実性）
- Relevance（質問への適合性）
- BLEU / ROUGE / METEOR：参考回答との類似度（特に要約）
⚙️ 実装スタック（プロフェッショナル向け）
| コンポーネント | ツール / ライブラリ例 |
|---|---|
| Embedding |
sentence-transformers, OpenAI Embedding
|
| ベクトルDB |
Faiss, Weaviate, Pinecone
|
| Retriever |
LangChain Retriever, Haystack
|
| Generator |
transformers, vLLM, OpenAI API
|
| 組み込み基盤 |
LangChain, LlamaIndex, Haystack
|
| フロント連携 |
FastAPI, Streamlit, Gradio
|
🧠 応用パターン（RAGの展開力）
- 社内ナレッジQAボット（SharePoint / Notion連携）
- 医療QA with citation（出典付き生成）
- 法務ドキュメントのRAG要約
- マルチモーダルRAG（画像とテキストのハイブリッド）
- Long-form QA + Multi-hop RAG（複数文書をまたぐ生成）
💡 最近のRAG関連の進化トピック（2024〜）
- Self-RAG：LLMが自らリトリーブ文書を再選択・再評価
- RRHF + RAG：Human Feedbackを活かしたRetrieverチューニング
- Conversational RAG：前の履歴も踏まえて動的検索（Chat型RAG）
- Memory-RAG：RAGと長期メモリ（LangGraph, MemoryStore連携）
✍️ まとめ：RAGは「設計」が命
RAGは、LLMを業務や現場に実装するための架け橋ですが、その性能は
- Retrieverの精度
- プロンプトの工夫
- Token制御と生成抑制
- 評価手法の明確化
といった設計の巧拙によって大きく変わります。
プロフェッショナルとしてRAGを使いこなすには、「LLMだけでなく検索と評価に深く精通する」ことが何よりも重要です。
次回は、「LangChainでRAGを実装する際のベストプラクティス」をテーマに、コード付きで解説予定です。
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