効率的なRAGシステム構築：入門からベストプラクティスまで

検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) は、大規模言語モデル (LLM) ベースのアプリケーションを構築するための重要な技術となっています。外部知識源から関連情報を検索することでLLMの能力を強化し、LLMが抱える知識の網羅性と時事性に関する限界を解決します。この記事では、RAGの各段階を深く掘り下げ、効率的なRAGシステムを構築するための実用的なヒントとベストプラクティスを提供します。

RAGとは？

RAGは、回答を生成する前に、外部知識ベースから関連情報を検索するアーキテクチャです。この方法は、LLMの生成能力と外部データの正確性とリアルタイム性を効果的に組み合わせます。簡単に言うと、RAGには次のようないくつかの重要なステップが含まれます。

検索 (Retrieval): ユーザーのクエリに基づいて、外部知識ベースから関連するドキュメントまたは情報の一部を検索します。
拡張 (Augmentation): 検索された情報をユーザーのクエリに追加して、拡張されたプロンプト (Prompt) を作成します。
生成 (Generation): 拡張されたプロンプトをLLMに入力して、最終的な回答またはテキストを生成します。

RAGの利点

知識の強化: RAGを使用すると、LLMはより広範で最新の情報にアクセスできるようになり、LLM固有の知識の限界を克服できます。
説明可能性: RAGは、回答の根拠として検索されたドキュメントを提供し、回答の説明可能性と信頼性を向上させます。
ハルシネーションの低減: 回答を外部知識に基づいて行うことで、RAGはLLMが「ハルシネーション」（事実の捏造）を生成するリスクを大幅に低減できます。
リアルタイム性: RAGはリアルタイムデータソースと統合できるため、LLMが最新の情報を提供できるようになります。
費用対効果: LLMを再トレーニングするよりも、RAGはより経済的で効果的な知識更新方法です。

RAGシステムの構築手順

以下は、RAGシステムを構築するための詳細な手順です。

1. データ準備

データソースの選択: ドキュメントライブラリ、Webサイトコンテンツ、データベース、APIなど、適切な知識ベースを選択します。
データのクレンジングと前処理: データの品質と一貫性を確保するために、データのクレンジング、重複排除、フォーマットなどの処理を実行します。
ドキュメント分割 (Chunking): 検索を容易にするために、大きなドキュメントをより小さなテキストブロック (chunks) に分割します。チャンキングの戦略は、RAGのパフォーマンスに大きな影響を与えます。一般的な戦略には、固定サイズ分割、セマンティックベースの分割などがあります。
- 固定サイズ分割: ドキュメントを固定の文字数またはトークン数で分割します。
- セマンティックベースの分割: ドキュメントを文、段落、章などのセマンティックユニットで分割しようとします。Langchainなどの一部のツールは、テキストセマンティック分割に基づくドキュメント分割機能を提供します。

2. インデックス構築

埋め込み (Embedding): 埋め込みモデル（たとえば、OpenAIの text-embedding-ada-002 やHugging Faceのsentence transformers）を使用して、テキストブロックをベクトル表現に変換します。埋め込みモデルは、テキストのセマンティック情報をベクトルにエンコードできるため、セマンティック的に類似したテキストはベクトル空間内でより近くなります。
ベクトルデータベース: 埋め込みベクトルをベクトルデータベース（Pinecone、Weaviate、Milvus、Chromaなど）に保存します。ベクトルデータベースは、類似性検索を効率的に実行し、ユーザーのクエリに基づいて最も関連性の高いテキストブロックを見つけることができます。
メタデータ管理: テキストコンテンツに加えて、ドキュメントソース、作成時間などのメタデータを各テキストブロックに保存することもできます。メタデータは、検索結果のフィルタリングとソートに使用できます。

3. 検索* クエリ埋め込み: インデックス構築と同じ埋め込みモデルを使用して、ユーザーのクエリをベクトル表現に変換します。

類似性検索: ベクトルデータベースで類似性検索を実行し、クエリベクトルに最も類似したテキストブロックを見つけます。一般的な類似性メトリックには、コサイン類似度、ユークリッド距離などがあります。
検索結果のソートとフィルタリング: 類似度スコアとメタデータに基づいて検索結果をソートおよびフィルタリングし、最も関連性の高いテキストブロックを選択します。
リコール戦略: 検索のリコール率、つまり、すべての関連ドキュメントを見つけることができるかどうかを考慮する必要があります。検索結果の数を増やしたり、異なる類似性メトリックを使用したりするなど、さまざまな検索戦略を試すことができます。

4. 生成

プロンプトエンジニアリング (Prompt Engineering): 適切なプロンプトテンプレートを設計し、検索されたテキストブロックとユーザーのクエリを組み合わせます。優れたプロンプトテンプレートは、LLM がより正確で関連性の高い回答を生成するように導くことができます。
- コンテキスト学習 (In-Context Learning): プロンプトにいくつかの例を含め、コンテキストに基づいて回答を生成する方法を示します。
- 明確な指示: プロンプトで、LLM に完了する必要があるタスクを明確に伝えます。たとえば、「以下の情報に基づいて質問に答える」、「以下の内容を要約する」などです。
LLM の選択: 回答を生成するために適切な LLM を選択します。一般的な LLM には、OpenAI の GPT-3.5、GPT-4、Anthropic の Claude、Google の Gemini などがあります。
生成パラメータの調整: 温度 (temperature)、最大長 (max length) などの LLM の生成パラメータを調整して、生成されるテキストのスタイルと品質を制御します。
後処理: LLM によって生成された回答に対して、冗長な情報の削除、文法エラーの修正などの後処理を実行します。

実用的なヒントとベストプラクティス

適切なベクトルデータベースの選択: さまざまなベクトルデータベースは、パフォーマンス、拡張性、価格などが異なるため、実際のニーズに応じて選択する必要があります。
Chunking 戦略の最適化: Chunking 戦略は、RAG のパフォーマンスに大きな影響を与えます。ドキュメントの特性と LLM の能力に応じて調整する必要があります。
高度な検索技術の使用: 基本的な類似性検索に加えて、次のような高度な検索技術を使用することもできます。
- 多ベクトル検索: 各ドキュメントブロックに対して、異なる視点または異なる粒度に基づく埋め込みベクトルなど、複数の埋め込みベクトルを生成します。
- ハイブリッド検索 (Hybrid Retrieval): キーワードベースの検索とセマンティックベースの検索を組み合わせて、検索の精度を向上させます。
プロンプトエンジニアリングのテクニックの使用: プロンプトエンジニアリングは、RAG のパフォーマンスに影響を与える重要な要素です。さまざまなプロンプトテンプレートを試して、実験的に検証することができます。
RAG システムのパフォーマンスの評価: 適切な評価指標を使用して、RAG システムのパフォーマンスを評価します。たとえば、精度、リコール率、流暢さなどです。
継続的な最適化: RAG システムのパフォーマンスは継続的に最適化する必要があります。データソース、埋め込みモデル、ベクトルデータベース、プロンプトテンプレートなど、各段階を定期的に評価および調整する必要があります。
RAG のバリアントの検討: RAG 技術の継続的な発展に伴い、多くの RAG のバリアントが登場しています。たとえば：
- Agentic RAG: AI Agent 技術と組み合わせて、RAG システムが自律的に知識検索と回答生成を実行できるようにします。
- bRAG (Boosting RAG): 検索と生成の段階を最適化することにより、RAG システムのパフォーマンスを向上させます。