RAG（Retrieval-Augmented Generation） は、大規模言語モデル（LLM ）の回答精度を向上させるための技術フレームワークです。2020年にFacebookAI（現Meta AI）から発表され、現在ではAI システム開発における重要な技術として広く採用されています。

RAGの仕組み

LLMは学習データに基づいて回答を生成しますが、RAGでは外部の知識ベース（ドキュメント、データベースなど）から関連情報を検索し、その情報を元に回答を生成します。基本的な処理フローは以下の通りです：

1. 文書の分割とインデックス化: ドキュメントをチャンク（小さな断片）に分割し、埋め込みベクトルに変換してインデックスに保存
2. クエリの埋め込み: ユーザーの質問を埋め込みベクトルに変換
3. 類似度検索: クエリベクトルと最も類似した文書チャンクを取得（セマンティック検索）
4. コンテキスト生成: 取得した文書チャンクをLLMのプロンプトに組み込む
5. 回答生成: 拡張されたコンテキストを元にLLMが回答を生成

RAGの主なメリット

• 🔄 最新情報の活用: LLMの学習データに含まれない最新情報を参照可能
• 📚 根拠の明示: 回答の根拠となる情報源を提示できる（引用機能）
• ✅ 幻覚（Hallucination）の抑制: 事実に基づいた回答を生成し、誤情報を削減
• 🎯 ドメイン特化: 特定分野の専門知識を効率的に活用
• 💾 コスト削減: ファインチューニングより低コストで専門知識を導入
• 🔒 プライバシー保護: 社内ドキュメントをローカルで検索（外部送信不要）

実装フレームワーク

RAGシステムを構築するための主要なフレームワーク：

Python ベースのフレームワーク

• LangChain : 最も人気のあるRAGフレームワーク、モジュール式で拡張性が高い
• LlamaIndex : データコネクタとインデックス作成に特化、シンプルなAPI
• LEANN : 97%のストレージ削減を実現するプライベートRAGシステム、埋め込みを保存せず動的に計算
• Haystack : エンタープライズ向け、質問応答システムに強み

ベクトルデータベース

• FAISS: Meta製の高速類似度検索ライブラリ、オープンソース
• Pinecone: マネージドベクトルDB、スケーラブル
• Weaviate: オープンソースのベクトル検索エンジン
• Chroma: 軽量で開発者フレンドリー

実用的なユースケース

企業向け

• 📖 社内ドキュメント検索: 技術仕様書、マニュアル、過去のプロジェクト資料から情報を検索
• 💬 カスタマーサポート: FAQやサポートチケットの履歴から適切な回答を生成
• 🔍 コンプライアンスチェック: 法規制文書や契約書から関連条項を検索

個人向け

• 📧 メール検索: 大量のメールアーカイブから特定の情報を検索
• 📝 ノート・ブログ検索: 個人の知識ベースをセマンティック検索
• 🌐 ブラウザ履歴検索: 過去の閲覧履歴から関連情報を発見

開発者向け

• 💻 コードベース検索: プロジェクト全体から関連コードや実装例を検索
• 📚 技術ドキュメント検索: 複数のAPIドキュメントや技術記事を統合検索

最適化手法

RAGシステムの精度とパフォーマンスを向上させる手法：

• 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
• リランキング: 初期検索結果をより高精度なモデルで再評価
• チャンキング戦略: 文書の分割方法を最適化（固定長、意味単位、再帰的分割など）
• メタデータフィルタリング: 日付、カテゴリ、ファイル形式などでフィルタリング
• クエリ拡張: ユーザーの質問を複数のサブクエリに分解して検索精度を向上

プライバシーとセキュリティ

企業や個人の機密情報を扱う場合の重要なポイント：

• オンプレミス/ローカル実行: すべての処理をローカル環境で完結（例：LEANN、Ollama）
• データ暗号化: インデックスと元文書を暗号化して保存
• アクセス制御: ユーザーごとの権限管理
• 監査ログ: 検索履歴と参照文書のログ記録

関連技術

• LLM : 大規模言語モデル
• AI : 人工知能全般
• Python : 主要な実装言語
• MCP : Model Context Protocol（RAGシステムとAIエージェントの統合）

このタグでは、RAGシステムの構築方法、実装フレームワークの比較、最適化手法、プライバシー対応、実践的なユースケースなどの記事を取り扱っています。