マルチモーダル RAG の進化：ベクター検索とグラフ検索の融合

RAG はもはやテキストベースだけではありません。2026 年初頭、最も強い勢いを持っているのは、ベクター類似度とグラフ関係を組み合わせて精度と追跡可能性を高めるマルチモーダルシステムです。

現場からのシグナル

• テキスト、画像、音声を横断した統合リトリーバル。
• ベクタースコアとグラフ接続性を組み合わせたハイブリッドランキング。
• リトリーバル品質をプロダクトの主要指標として扱う動き。

技術メモ

• マルチ埋め込み戦略：モダリティごとに個別の埋め込みを持たせつつ、整合性を保つアラインメントを共有。
• チャンク化手法：画像には領域ベースのチャンク、テキストにはセマンティックチャンクを使用。
• ハイブリッドリトリーバル：ベクター結果をグラフベースの関係情報で補強。
• ソースの透明性：引用と出典情報を UX の中心要素として設計。

プロダクトへの影響

• より広い文脈を利用した高精度の回答。
• 関係マップやナレッジグラフによる探索性の向上。
• 多様なナレッジ資産を横断したエンタープライズ検索の強化。

実装のヒント

• 早期にデータのモダリティ分類を行い、埋め込みの選択肢を個別に検証する。
• ハイブリッドリトリーバル向けにシンプルな A/B 評価セットを構築する。
• ユーザー体験の中心に引用を配置する。

まとめ

マルチモーダル RAG は標準的な能力になりつつあります。ベクター検索とグラフ検索の融合は、2026 年にエンタープライズの情報探索を新たな次元へ引き上げています。