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RAGRAG

RAG（検索拡張生成）

ベクトルDB・セマンティック検索・RAGフレームワークを用途別に整理。

38本最終更新 2026.10.10

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMに外部データの検索結果を組み合わせて回答精度を高める手法。ベクトルDB・チャンク分割・リランキングを適切に設計すれば、社内文書や最新情報に基づく高精度な回答システムを構築できる。ハルシネーション抑制の切り札としても注目されている。

検索精度ベクトル検索・ハイブリッド検索・リランキング対応
データ規模数百件からbillion規模までスケーラブル
対応形式PDF・HTML・Markdown・Office文書など多形式
データ鮮度リアルタイム更新・定期再インデックス対応

用途別おすすめ

RAGを初めて試すLlamaIndexやLangChainのRAGテンプレートから始めるのが最短。ローカルのベクトルDB（Chroma等）と組み合わせれば数十分で動作する。
社内文書検索システムを構築したい「ドキュメント処理」セクションで文書パースを、「ベクトルDB・インデックス」で検索基盤を選定。
RAGの精度が出ないチャンク分割の見直し、リランキングの導入、ハイブリッド検索への移行を「RAGフレームワーク」セクションで検討。
大規模データでRAGを運用したいマネージドベクトルDB（Pinecone・Qdrant Cloud等）と、増分インデックス更新の仕組みを構築。

ベクトルDB・インデックス

ベクトル検索エンジン・インデックス管理・スケーリング

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RAGフレームワーク

RAGパイプライン構築・オーケストレーション・評価

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ドキュメント処理

文書パース・チャンク分割・エンベディング生成

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FAQよくある質問

RAG（検索拡張生成）とは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）はLLMに外部データの検索結果を付加して回答を生成する手法。社内文書・最新ニュース・専門データベースなど、LLMの訓練データにない情報を活用できる。ハルシネーション（幻覚）の抑制にも効果的。
ベクトルDBの選び方は？
データ規模・検索速度・運用コストで選ぶ。小規模ならChromaやFAISS（ローカル実行）、中〜大規模ならPinecone・Weaviate・Qdrant（マネージド/セルフホスト）が定番。フィルタリング・メタデータ検索の要件も確認する。
RAGの精度を改善するには？
チャンク分割の最適化、リランキング（Reranker）の導入、ハイブリッド検索（ベクトル+キーワード）の併用が基本。さらにクエリ変換・HyDE・親子チャンク構造などの高度なテクニックで精度を向上できる。
エンタープライズRAGに必要な要素は？
アクセス制御（ドキュメント単位の権限管理）、監査ログ、データ鮮度管理（定期的な再インデックス）、マルチテナント対応が必須。加えてソース引用の正確性とハルシネーション検知の仕組みも重要。
RAGとLLMのfine-tuningの違いは？
RAGは外部データを検索して回答に反映する手法で、データの更新が即座に反映される。fine-tuningはモデル自体を再訓練する手法で、文体やフォーマットの変更に向く。最新情報への対応ならRAG、特定タスクの品質向上ならfine-tuningが適切。両方を組み合わせることも多い。