はじめに
近年、ChatGPTなどの生成AIを業務に活用する動きが広がっています。
その中で注目されている仕組みが RAG（Retrieval-Augmented Generation） です。
RAGは「検索」と「生成」を組み合わせることで、外部のナレッジを参照しながら正確で信頼性のある回答を返せるようになります。
この記事では、AIエージェント開発プラットフォーム「QAIP」を使ってRAGアプリケーションを開発する流れを紹介します。
RAGとは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は以下のように動きます。
- Retrieval-Augmented（検索による拡張）: 外部データソースから関連情報を検索し、コンテキストに含める情報を拡張
- Generation（生成）: 拡張されたコンテキストでLLMの知識を補強し回答を生成する
これにより、LLM単体では難しい以下の課題に対応できます。
- ハルシネーション（事実と異なる内容を生成する問題）を減らす
- 最新情報や社内特有の情報を参照できるようにする
例: 社内FAQやマニュアルを取り込むことで、より実務に役立つAIエージェントを実現
QAIPとは？
QAIPは、RAGアプリケーションをシンプルに開発できるAIエージェント開発プラットフォームです。
主な特徴
- データ取り込み: Webサイト、ローカルファイル、Google Drive、GitHub、Notionなど多様なソースに対応
- 前処理の自動化: 正規化や重複排除などの下処理を自動化
- 検索・回答API生成: データを指定するだけで検索APIを自動生成
- Playgroundで検証: その場で検索精度を確認できるUI
RAGに必要な準備作業をワンストップで自動化し、すぐに試せるのが最大の強みです。
QAIPでRAGアプリケーションを開発する流れ
QAIPでRAGアプリケーションを開発する流れは以下の通りです。
- データを取り込む
- QAIPが自動で前処理（正規化・重複排除など）
- 検索・回答APIを生成（内部でインデックスが作成される）
- Playgroundで動作確認
- 必要に応じてDifyやClaude Codeと連携
実際に触ってみる（サンプル）
ステップ1: アカウント作成
- QAIP公式サイトにアクセス
- 無料プランでアカウント登録
ステップ2: サンプルデータを準備する
手元に以下のような内容でテキストファイルを作成します。
faq.txt
Q: ShopXの営業時間は？
A: 平日10:00〜18:00です。
Q: ShopXで購入した商品の返品は可能ですか？
A: 商品到着から7日以内であれば可能です。
ステップ3: データをアップロードする
作成したファイルをドキュメントの手順でアップロードします。
しばらくして、ステータスが「Success」になったら取り込み完了です。
ステップ4: Playgroundで試す
Playgroundのチャットにアクセスして、質問してみます。
質問例:
ShopXで購入した商品の返品はできますか？
出力例:
ShopXで購入した商品は、商品到着から7日以内であれば返品可能です。
これでRAGによって回答を得る最小の体験ができました。
（出力例は多少異なる場合があります。）
まとめ
- RAGは「検索＋生成」で正確性を高める仕組み
- QAIPはデータ取り込みから検索API生成までを自動化し、RAGアプリケーションを手軽に開発できる
- 無料プランを使えば、誰でもすぐに試せる