結論
「Naive RAGの弱点を補強したRAG」
検索前・検索後に最適化処理を追加して、回答精度を向上させる手法群。
Naive RAGとの違い（1枚図解）
【Naive RAG】シンプルな検索→生成
質問 → ベクトル検索 → チャンク取得 → LLM → 回答
問題: 検索精度が低い、ノイズが多い
【Advanced RAG】検索前後に最適化を追加
質問
↓
┌─────────────────┐
│ PRE-RETRIEVAL │ ← ★追加
│ ・クエリ書き換え │
│ ・クエリ拡張 │
└─────────────────┘
↓
ベクトル検索（+ハイブリッド検索）
↓
┌─────────────────┐
│ POST-RETRIEVAL │ ← ★追加
│ ・リランキング │
│ ・圧縮・フィルタ │
└─────────────────┘
↓
LLM → 回答
主要な改善テクニック
| フェーズ | テクニック | 何をする？ |
|---|---|---|
| Pre | Query Rewriting | 質問を検索しやすく書き換え |
| Pre | HyDE | 仮の回答を生成→それで検索 |
| 検索 | Hybrid Search | ベクトル+キーワード検索併用 |
| Post | Reranking | 取得結果を関連度で並び替え |
| Post | Context Compression | 不要部分を削除して圧縮 |
何が改善された？
【Naive RAGの問題】 【Advanced RAGの解決】
───────────────────────────────────────────────
検索キーワードが曖昧 → クエリ書き換えで明確化
無関係なチャンクが混入 → リランキングで上位に絞る
コンテキストが長すぎる → 圧縮して必要部分だけ
キーワード検索に弱い → ハイブリッド検索で補完
精度比較（目安）
Naive RAG: 50-70% 程度
Advanced RAG: 80-90% 程度（適切に実装した場合）
一言まとめ
Naive RAG = 検索して渡すだけ
Advanced RAG = 検索の前後で磨き上げる
→ 「Rewrite → Retrieve → Rerank」が合言葉