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title: RAG入門 基本のキ
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author: [KJR020](https://docswell.com/user/KJR020)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 社内勉強会の10min LT のスライドです
published: January 08, 26
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RAG⼊⾨ 基礎のキ
BPStyle#180 kasada


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もくじ
● RAG とは
● RAGの構造
● RAG開発の重要ポイント


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もくじ
● RAG とは
● RAGの構造
● RAG開発の重要ポイント


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RAG (Retrieval-Augmented Generation) とは
歴史と背景
検索 ＋ ⽣成
2020年にFacebook AI Research（現Meta）が発表
LLMが回答を⽣成する前に、外部の知識ソースから
関連情報を「検索（Retrieval）」し、その結果を
プロンプトに含めて回答を「⽣成
（Generation）」させる⼿法
[1] https://arxiv.org/abs/2005.11401
した論⽂[1]で、「RAG」の概念が導⼊


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なぜRAGが必要なのか？
LLMの課題
未知の情報:
LLMは学習データに含まれない最新情報や、社外秘の内部データを知らない
情報の鮮度:
学習カットオフ以降の出来事には対応できず、知識が古くなっている場合がある
ハルシネーション:
事実に基づかないもっともらしい嘘を出⼒するリスクがある
解決策: 外部データに基づいて回答させる「グラウンディング」が必要
これをシステムとして構築したものがRAG


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もくじ
● RAG とは
● RAGの構造
● RAG開発の重要ポイント


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RAGの構成要素
1. 検索
Retrieve
2. プロンプトのビルド
Augment
3. 回答
Generate
ユーザーの質問に関連する情報
検索された情報とユーザーの質問
ユーザーの質問と検索した情報を
を、外部のデータベースやドキュ
を組み合わせて、プロンプトをビ
組み合わせて、LLMが回答を作成
メントから探す
ルドする
する


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検索⽅式の全体像
ベクトル検索
その他の⽅式
⽂章を数値ベクトルに変換し、ベクトル間の距離
全⽂検索 (キーワード): 特定の単語が含まれるかを
（意味的な類似度）で検索する
検索。完全⼀致に強い。
• 表記揺れに強い（例：「⾞」と「⾃動⾞」）
• ⽂脈を理解した検索が可能
• RAGシステムの実装で最も⼀般的
ハイブリッド検索: ベクトル検索とキーワード検索
を組み合わせて補完する
ナレッジグラフ: エンティティ間の関係性を利⽤


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典型的なRAGアーキテクチャ
[2] https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/a-practical-guide-to-improve-rag-systems-with-advanced-rag-on-aws/ から図を引用


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仕組み①：データ取り込み
❶ ドキュメント取得
PDF, HTML, Textなどの参照データを読み込む
❷ チャンキング (分割)
⻑い⽂章を適切なサイズの塊（チャンク）に分割する
❸ Embedding (ベクトル化)
Embeddingモデルを使い、チャンクを多次元ベクトルに変
換する
❹ ベクトルDB格納
検索可能な状態でデータベース（Index）に保存する
[2] https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/a-practical-guide-to-improve-rag-systems-with-advanced-rag-on-aws/ から図を引用


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仕組み②：検索‧テキスト⽣成
❶ クエリのEmbedding
ユーザーの質問⽂をデータと同じモデルでベクトル化する
❷ 類似検索 (Search)
❶と近いチャンク（関連情報）を取得する
❸ プロンプト構築
「以下の情報を参考に回答して」という指⽰に
検索結果を挿⼊してLLMに⼊⼒
❹ 回答⽣成
LLMが⽂脈を理解し、根拠に基づいた回答を⽣成する
[2] https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/a-practical-guide-to-improve-rag-systems-with-advanced-rag-on-aws/ から図を引用


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もくじ
● RAG とは
● RAGの構造
● RAG開発の重要ポイント


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良いデータを作ることが重要
ML/DLの分野には、Garbage In, Garbage Outという⾔葉がある
RAGにおいても、如何に良いデータを⽤意するかが回答品質を左右する。
チャンキング戦略の選び⽅はその⼀つ。[3][4]
チャンキング
主要な⽅式
巨⼤な⽂章のままベクトル化するよりも、意味のまとまりご
固定⻑: ⽂字数やトークン数で機械的に分
とに分割した⽅が検索精度（関連性）が⾼くなる
割。実装が容易。
＊ チャンクサイズが⼤きすぎるとノイズが混ざるが、
⼩さすぎると⽂脈が失われるため注意
意味単位: ⽂や段落の区切りで分割。⾃然な
⽂脈を維持。
構造ベース: ⾒出しやHTMLタグなど、ド
キュメント構造に基づいて分割。
[3] https://zenn.dev/oharu121/articles/efd3d038afc6da RAGの精度が73%から100%に向上した話 ─ チャンキング戦略の比較検証
[4] https://www.openbridge.jp/column/rag-preprocess-chunking RAG検索は前処理 ×チャンクで決まる｜ベクトル埋め込み精度を 8割伸ばす実践ガイド


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初期段階での評価設計が重要
RAGの回答精度評価の難しさ
●
●
RAGの評価は機械的にはできない
○ 主観的になりがち、単発評価では不安定
○ 回答出⼒が確率的に変化する
→ 即時的な評価‧改善が難しい
継続的なデータ収集と統計的な評価が重要
●
条件を⽐較しつつ傾向を評価
○ 検索時のコンテキストをログとして残す仕組み
■ 検索結果(回答⽣成時の参照情報)
■ システムプロンプト
■ index (チャンキング設定など)
○ ユーザーFB収集の仕組み
■ 回答後にアンケート⼊⼒させるなど
＊ RAG評価ライブラリ(Ragas)を使⽤したLLM as a Judge など、LLMを使⽤して評価実⾏できる⼿段も登場している
[6] Googleのベストプラクティスでは、初期段階ではフレームワークでベンチマーク的に評価 → ユーザーFBでの継続的評価‧改善を薦めている
[5] https://docs.ragas.io/en/stable/
[6] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/optimizing-rag-retrieval


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まとめ
●
●
RAG とは
○
検索 + ⽣成: LLMの知識を外部データで拡張する技術
○
社内データの活⽤、情報の鮮度維持、ハルシネーションの抑制に有効
RAG開発の重要ポイント
○
良いデータを作る
■
○
良いデータを左右するチャンキング戦略
評価をシステムの初期設計に組み込む


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おすすめ資料など
●
●
【2025年5月完全版】RAG の教科書
○ https://zenn.dev/microsoft/articles/rag_textbook
○ Microsoft有志の記事。体系的に情報がまとまっているのでおすすめ
AIcia Solid Project 自然言語処理シリーズ
○ 【深層学習】word2vec - 単語の意味を機械が理解する仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 21】
■ https://youtu.be/0CXCqxQAKKQ?si=4UI1zZd6-fVOsoTw
○ ベクトル検索 / Embeddings周りの理解におすすめ
■ Embeddingsの方式としては、word2vecがシンプル
■ 「なぜ単語の意味をベクトルで扱えるのか？」がわかる


