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RAGとは？仕組み・構築方法・フレームワーク比較ガイド

RAGの仕組み、構築方法、ベクトルデータベース比較

59本最終更新 2026.10.10

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RAGとは

RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）は、LLMの回答精度を外部知識で補強する技術です。LLM単体では学習データにない情報（社内ドキュメント、最新ニュース等）に答えられませんが、RAGを使えば「まず検索し、見つかった情報を元にLLMが回答する」ことで正確な回答が可能になります。

RAGの基本的な仕組み

RAGは3つのステップで動作します。

  1. インデックス作成 — ドキュメントをチャンク（断片）に分割し、ベクトル化してDBに格納
  2. 検索（Retrieval） — ユーザーの質問をベクトル化し、類似度で関連チャンクを取得
  3. 生成（Generation） — 取得したチャンクをLLMのコンテキストに注入し、回答を生成

ポイント: RAGの精度は「検索の質」で決まります。チャンク分割の粒度・エンベディングモデルの選択・検索アルゴリズムのチューニングが重要です。

ベクトルDBの選び方

DB 特徴 向いている用途
Chroma 軽量、Python特化 プロトタイピング
Qdrant 高性能、フィルタリング充実 本番環境
pgvector PostgreSQL拡張 既存PG環境への追加
Weaviate マルチモーダル対応 画像+テキスト検索

RAGフレームワーク比較

フレームワーク 特徴
LangChain 最も普及。豊富なインテグレーション
RAGFlow エンタープライズ向け。DeepDocでPDF高精度解析
Dify ノーコード。非エンジニアでもRAGアプリ構築可能
LlamaIndex データ接続に特化。100+のデータソース対応

このトピックの読み方

RAGを初めて学ぶ → 関連記事の各フレームワークガイドから、自分の環境に合うものを選んでください。

すでにRAGを運用している → RAGをゼロから構築した教訓が実践的なチューニング知見として参考になります。

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