RAG応用（Advanced RAG）
Advanced RAG
Advanced RAGとは、基本的なRAG（検索拡張生成）の精度・信頼性を高めるための発展的手法群。クエリ変換、リランキング、GraphRAG、Agentic RAGなど、実運用で求められる品質を実現する技術。
基本RAGの課題とAdvanced RAGの必要性
基本的なRAG（ナイーブRAG）は「質問をベクトル化→類似ドキュメントを検索→LLMに渡して回答生成」というシンプルなパイプラインだが、実運用では複数の課題に直面する。検索精度の不足（関連性の低いチャンクが混入）、チャンク境界の問題（意味的に連続する情報が分断される）、複雑な質問への非対応（複数の情報源を横断する推論が必要な場合）、最新情報の反映遅れなどである。Advanced RAGはこれらの課題を、検索前・検索中・検索後の各段階での最適化により解決するアプローチの総称である。
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Advanced RAGの主要手法
検索前の最適化として、クエリ変換（ユーザーの曖昧なクエリを検索に適した形に書き換え）、HyDE（仮想的な回答を生成してから類似検索）、クエリ分解（複雑な質問を複数のサブクエリに分割）がある。検索中の最適化として、ハイブリッド検索（ベクトル検索＋キーワード検索の併用）、リランキング（検索結果を精密なモデルで再スコアリング）、Parent Document Retrieval（小チャンクで検索し親文書全体を取得）がある。検索後の最適化として、Self-RAG（LLMが検索結果の関連性を自己評価）、CRAG（検索結果が不十分な場合にWeb検索にフォールバック）がある。
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GraphRAGとAgentic RAGの最前線
GraphRAGはMicrosoftが提案した手法で、ドキュメントから知識グラフを自動構築し、エンティティ間の関係性を活用した検索を行う。「A社の取締役が関与するプロジェクトの予算」のような、関係性をたどる必要があるクエリで威力を発揮する。Agentic RAGはAIエージェントが検索戦略を自律的に判断するアプローチで、どのデータソースを検索するか、追加検索が必要か、検索結果は十分かをエージェントが動的に決定する。これらの発展形により、RAGは単なるQ&Aシステムから、複雑なリサーチや意思決定支援が可能なインテリジェントシステムへと進化している。
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よくある質問
Q.基本RAGからAdvanced RAGに移行すべきタイミングは？
基本RAGで回答精度が不十分な場合、特に「関係ない情報が混じる」「複数文書を横断する質問に答えられない」「回答の信頼性が低い」といった課題が出た時が移行のタイミングです。まずはリランキングとハイブリッド検索の導入が最もROIが高い改善策です。
Q.Advanced RAGの実装は難しい？
LangChain、LlamaIndex、Haystack等のフレームワークがAdvanced RAGの主要手法をモジュールとして提供しており、数十行のコードで導入可能です。ただし、各手法のパラメータチューニングと自社データでの効果検証には一定の工数が必要です。
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