1. はじめに

LLMは多様なタスクで活躍しますが、特定知識の文書検索には限界があります。Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、LLMが外部知識を参照し、高精度な検索と回答生成を実現するフレームワークです。本稿では、RAGによる文書検索精度向上に焦点を当て、主要な技術と戦略を紹介します。

2. データ取り込みとチャンキング

データの質とチャンキング戦略はRAGの要です。

固定サイズ：トークン数や文字数で分割。オーバーラップで文脈途切れを緩和
文ベース：文単位で分割し意味まとまり保持
段落ベース：段落ごと分割で豊かな文脈維持
セマンティック：埋め込みで意味関連文をグループ化し精度向上
再帰的：階層分割で文脈損失防止
スライディングウィンドウ：オーバーラップ付き固定サイズで関連性判断支援
コンテンツアウェア：内容理解し意味ある単位で分割
エージェント：LLMが最適分割を自動決定
Small-to-Big：小チャンクで検索し必要に応じ大チャンク取得

3. 埋め込みモデルの選択とファインチューニング

埋め込みモデルの選択と調整は重要です。

汎用埋め込みモデル: OpenAI、Cohereなどが提供
オープンソース埋め込みモデル: Sentence Transformersなど
ドメイン固有埋め込みモデル: 特定分野に特化
ファインチューニング: タスク特化で精度向上。MRLで次元削減も可能

4. 高度な検索技術

高度な検索技術で精度を向上させます。

文脈埋め込み：タイトル等付加で精度向上
クエリ変換：LLMで書き換え・拡張。HyDE、マルチクエリ、ステップバックなど
グラフ検索：知識グラフで関係性に基づき検索（GraphRAG）
ハイブリッド検索：キーワード（BM25）とベクトル検索の組み合わせ

5. 生成フェーズの強化

検索結果を活かし高品質な応答を生成します。

プロンプトエンジニアリング：適切な指示で正確な回答を生成
コンテキスト圧縮：冗長情報削除し必要な情報保持
再ランキング：関連性の高い順に並べ替え
CoTプロンプティング：段階的推論で複雑な質問に対応
Self-RAG：自己評価で誤情報抑制
LLMファインチューニング：RAGアプリに最適化
NLIフィルタリング：無関係なコンテキストを除外

6. 評価指標

性能評価は改善に不可欠です。

検索品質：適合率、再現率、MRR、NDCG
生成品質：関連性、正確性、忠実性、ハルシネーション、流暢性、多様性
システム全体：文脈関連性と根拠の正確性
評価フレームワーク（Ragas、Quotient AI、Arize Phoenix）も利用可能

7. まとめ：継続的な改善で高精度な文書検索

RAGによる文書検索精度向上には、データ準備から評価までの最適化が重要です。本稿で解説した技術を活用し、継続的な改善を図ることで、より高度な検索システムを実現できます。