RAG とは？LLM の精度を上げる検索拡張生成の実装ガイド

RAG とは何か

RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）は、LLM の生成時に外部知識を検索して文脈に注入する手法です。社内ドキュメントや最新情報を、モデルの再学習なしに回答へ反映できます。

なぜ精度が上がるのか

LLM は学習時点の知識しか持たず、ハルシネーション（もっともらしい誤り）を起こします。RAG は回答の根拠を検索結果に紐づけるため、事実性と鮮度が向上します。

最小構成の実装

1. ドキュメントをチャンク分割し、埋め込み（embedding）でベクトル化する
2. ベクトル DB に格納する
3. 質問をベクトル化し、近傍検索で関連チャンクを取得する
4. 取得文脈をプロンプトに足して LLM に生成させる

つまずきやすい点

• チャンクサイズが大きすぎると関連度が下がる
• 検索ヒットが0件のときのフォールバック設計
• 出典（source）を回答に併記して検証可能にする

検索の質が RAG の質を決めます。まずは小さく作り、評価データで反復改善するのが近道です。