RAGアーキテクチャ：Retrieval-Augmented Generation 技術ガイド
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル（LLM）の正確性と最新性の問題を解決する革新的なアーキテクチャです。本記事では、RAGアーキテクチャの技術的詳細、実装戦略、エンタープライズ向け応用について解説します。
RAGとは何か、なぜ重要なのか？
RAGアーキテクチャは、LLMのパラメトリック知識を外部の知識ソースで強化するハイブリッド手法です。従来のLLMが学習データに依存するのに対し、RAGシステムはリアルタイムで情報にアクセスできます。
RAGの主要コンポーネント
- Retriever: ベクトル類似度を用いて最も関連性の高いドキュメントを検索
- Generator: 取得したコンテキストを用いて回答を生成
- Vector Store: 埋め込みベクトルを保存し、検索を実行
技術アーキテクチャの詳細
埋め込みパイプライン
Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database
Chunking戦略:
- Fixed-size chunking: 固定の文字数/トークン数で分割
- Semantic chunking: 意味的な一貫性に基づく分割
- Recursive chunking: 階層構造を保持した分割
埋め込みモデルの比較
| Model | Dimension | Performance | Turkish Support |
|---|---|---|---|
| text-embedding-3-large | 3072 | High | Good |
| Cohere Embed v3 | 1024 | High | Medium |
| BGE-M3 | 1024 | Medium | Very Good |
ベクターデータベースの選択
代表的な選択肢:
- Pinecone: マネージドサービス、スケーリングが容易
- Weaviate: オープンソース、ハイブリッド検索
- Qdrant: 高パフォーマンス、フィルタリング機能
- ChromaDB: 軽量でプロトタイピングに最適
検索戦略
1. Dense Retrieval
セマンティック埋め込みを用いたベクトル類似度の計算:
1# Retrieval with cosine similarity 2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 3 (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))
2. Sparse Retrieval (BM25)
単語頻度に基づくクラシックな検索アルゴリズム。
3. Hybrid Retrieval
Dense と Sparse の組み合わせ:
final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score
Reranking とソート
初回検索結果を改善するために Reranker モデルを使用:
- Cross-encoder rerankers: 高精度、低速
- ColBERT: 高速、トークンレベルの相互作用
- Cohere Rerank: APIベースで統合が容易
コンテキストウィンドウ最適化
Chunk Size の決定
- 小サイズ (256〜512 tokens): より詳細、ただし分割数が増える
- 大サイズ (1024〜2048 tokens): より広い文脈、ノイズ増加の可能性
コンテキスト圧縮
大きなコンテキストを圧縮してトークンを節約:
Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM
エンタープライズ向けRAG実装
アーキテクチャ例
1┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ 2│ User │────▶│ API GW │────▶│ RAG Service│ 3└─────────────┘ └─────────────┘ └──────┬──────┘ 4 │ 5 ┌─────────────┐ ┌──────▼──────┐ 6 │ LLM API │◀────│ Retriever │ 7 └─────────────┘ └──────┬──────┘ 8 │ 9 ┌──────▼──────┐ 10 │ Vector DB │ 11 └─────────────┘
セキュリティ考慮事項
- データ分離: テナントごとのネームスペース分割
- アクセス制御: ドキュメントレベルの認可
- 監査ログ: すべてのクエリと応答を記録
パフォーマンス指標
検索指標
- Recall@K: K件中の関連ドキュメントの割合
- Precision@K: 関連ドキュメントの正確性
- MRR (Mean Reciprocal Rank): 最初の正解の順位
エンドツーエンド指標
- Faithfulness: 情報源に対する回答の忠実度
- Relevance: 質問との関連性
- Latency: 応答全体の遅延時間
よくある問題とその解決策
1. 低い検索品質
解決策: Embedding model の変更、ハイブリッド検索、reranking
2. 幻覚（Hallucination）
解決策: より制約の強いプロンプト、引用の必須化
3. 高いレイテンシ
解決策: キャッシング、非同期検索、チャンク数の削減
まとめ
RAG アーキテクチャは、エンタープライズ向け AI アプリケーションにおいて LLM の信頼性を高める重要なコンポーネントです。適切な Embedding model、ベクターデータベース、検索戦略の選択が、成功する RAG 実装の基盤となります。
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