RAGの構築とは？実装方法・精度向上のポイントまで解説

「RAGの構築・実装方法がわからない」という方も多いでしょう。そもそも、RAGとは、社内外に蓄積されたドキュメントやデータベースを検索し、その結果をもとに生成AIが回答を作成する仕組みのことを指します。

従来の生成AIは学習済みデータに依存するため、最新情報や自社特有の情報への対応が難しいという課題がありましたが、RAGを活用することで、こうした弱点を補いながら、より正確で実用的な回答を生成できるようになります。

そこで本記事では、

• RAGの基本的な仕組み
• 具体的な構築・実装方法
• 精度を高めるためのポイント

までを体系的に解説します。これからRAGの導入を検討している方や、すでに運用しているが精度に課題を感じている方は、ぜひ参考にしてください。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築とは、大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する際に、外部の信頼できる情報源をリアルタイムで参照する仕組みをシステムに組み込むことです。

LLMに加えて社内データベースや特定の文書ファイルなど、指定したデータの中から関連情報を検索し、その内容を根拠として回答を生成することができます。

これにより、LLMで起こりがちなハルシネーションを抑制し、情報の正確性を担保した応答が可能になります。

RAGの仕組みは「検索」と「生成」を組み合わせて回答精度を高める流れで成り立っています。下図のようにまず、ユーザーが「就業規則の在宅勤務ルールを教えて」のような質問を入力すると、AIはいきなり回答を作るのではなく、最初に社内文書・FAQ・マニュアル・データベースなどの中から関連情報を検索します。質問に関係する情報だけを抽出し、その内容を根拠として生成AIが回答を作成します。RAGの重要なポイントは、AIが事前学習した知識だけで答えるのではなく、検索して得た情報を参照して答える点にあります。

この仕組みによって、通常の生成AIだけでは対応しにくい社内独自のルールや最新情報にも答えやすくなります。たとえば、就業規則が更新されていた場合でも、検索対象の文書が最新化されていれば、その内容を踏まえた回答を返しやすくなります。

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以下の記事で詳しく解説しています。

RAGを構築することで、企業が保有する膨大な独自データを有効活用し、業務の効率化や高度化を実現できます。ここでは、実際にRAGを導入して活用するシーンの代表的な例を3つ紹介します。

• 社内マニュアル・FAQ検索
• 技術資料・設計書・PDFの活用
• カスタマーサポート業務への応用

RAGは、社内に散在するマニュアルや規定集、過去の問い合わせ履歴などを集約したナレッジベースの検索システムとして活用できます。従業員が知りたいことをプロンプトで入力するだけで、AIが関連文書を探し出し、質問の意図に沿った的な回答を要約して提示します。

これにより、情報を探す手間が大幅に削減され、バックオフィス部門への問い合わせ対応工数の削減や、従業員の生産性向上に直結します。

専門知識が詰まった技術資料や過去の設計書、研究論文といった非構造化データ（PDFやWord文書）の活用は、RAGの得意分野です。

特定の仕様や過去のプロジェクトで採用された技術について質問すると、RAGは何百ページにもわたる資料の中から該当箇所を瞬時に特定し、要点をまとめて回答することができます。

技術者や開発者は膨大なドキュメントを読み込む時間を節約でき、スムーズな開発フローが実現します。

カスタマーサポートの現場では、顧客からの問い合わせに対して、製品マニュアルや過去の対応事例を基に回答案を自動生成するシステムを構築できます。

RAGを導入することで、オペレーターは参照すべき情報を即座に入手でき、回答作成の時間を短縮することが可能です。これにより、顧客の待ち時間が減り満足度が向上し、サポート品質の均一化が図れます。

RAGシステムの実装は、大きく5つのステップに分けられます。

1. 適切な情報の収集
2. チャンキングで精度を向上
3. テキストの埋め込み
4. セマンティック検索の実施
5. LLMによる応答生成

RAGの構築プロセスは複雑であるため、開発を効率化するためのオープンソースフレームワークを利用するのがおすすめです。

ここでは、その中でも代表的な3つのフレームワークを紹介します。

• LlamaIndex
• LangChain
• Haystack

出典：LlamaIndex

LlamaIndexは、LLMに外部データを取り込むことに特化したデータフレームワークです。 PDF、PowerPoint、各種APIなど、多様なデータソースからの情報取り込みを容易にする「データコネクタ」が豊富に用意されている点が強みです。

データの取り込みからインデックス化、検索クエリの実行まで、RAGの「Retrieval（検索）」部分のパイプラインをシンプルに構築したい場合におすすめ。主にデータ指向のLLMアプリケーション開発に適しています。

出典：LangChain

LangChainは、LLMを用いたアプリケーション開発のための汎用的なフレームワークです。

RAGの構築はもちろん、チャットボット、自律型エージェントなど、より複雑で多機能なアプリケーションを開発するための豊富なコンポーネントを提供しています。

複数のツールやLLMを組み合わせることで、高度な処理フローを柔軟に構築できるのが特徴です。 自由度が高い分、学習コストはやや高めですが、幅広い応用が可能で人気が高いフレームワークです。

出典：Haystack

Haystackは、特に大規模なテキストデータセットに対する自然言語での質問応答システムの構築に重点を置いたフレームワークです。

データの処理、検索、回答生成といったコンポーネントをパイプラインとして組み合わせるアーキテクチャが特徴で、システムのパフォーマンス評価やデバッグを支援する機能も充実しています。

エンタープライズレベルでの利用を想定しており、本番環境での運用を見据えた堅牢なRAGシステムを構築する際に適しています。

RAGシステムを構築し、実運用で価値を生むためには、 以下の点に注意して、期待した成果が得られるようにしましょう。

• パフォーマンスを維持するための工夫が必要
• データの質を最重視する
• RAG×LLMの性能向上はGPUが重要

RAGは、ユーザーから質問を受けるたびに関連情報を検索し、必要な文書を抽出したうえで、LLMに内容を参照させて回答を生成する仕組みです。そのため、シンプルに見えて実際には複数の処理が連続して動いており、利用者の増加やデータ量の拡大にともなって、システム全体に負荷がかかりやすくなります。特に、

• 検索対象の文書が増える
• 同時にアクセスするユーザー数が多くなる

と、回答の生成までに時間がかかり、使い勝手が低下することがあります。

また、検索に時間がかかる、必要以上に多くの文書を読み込んでコストが膨らむ、処理を軽くしようとして検索条件を粗くした結果、回答精度が落ちるといったように、速度・費用・精度のすべてに影響が及ぶ可能性があります。RAGを安定して運用するためには、どの処理がボトルネックになりやすいのかを事前に把握し、先回りで設計しておきましょう。

RAGシステムの回答品質は、参照させるデータの質に左右されます。どれほど性能の高いLLMを使っても、検索して取り出す情報そのものが古かったり、内容に誤りが含まれていたり、表現が曖昧だったりすれば、最終的な回答の品質も不安定になります。つまり、RAGではモデル性能だけでなく、検索対象となる文書やデータベースの整備状況が、そのまま回答品質に直結すると考えるべきです。

たとえば、

• 社内規程が改訂されているのに古い版の資料が残っている
• FAQごとに表現がばらばらで同じ内容を異なる言い方で記載している

と、検索時に不要な情報が混ざりやすくなります。その結果、AIが誤った情報を根拠に回答してしまうリスクが高まります。RAGの精度を高めたい場合には、その前段階にあるデータ整備のほうが重要になるケースも少なくありません。

RAGでは、文書を検索しやすい形に変換するためのベクトル化処理や、検索結果をもとにLLMが文章を生成する処理など、多くの計算が発生します。単なるテキスト処理に見えるかもしれませんが、実際には大量のデータを同時並行で処理する場面が多く、計算負荷は決して小さくありません。

こうした処理を効率よくこなすうえで重要になるのがGPUです。GPUは並列計算に強く、LLMの推論やベクトル生成のように、多数の計算を一度にさばく処理と相性が良いため、より高速かつ安定した運用を実現しやすくなります。実運用を見据えて応答速度や同時接続数を重視するなら、GPUの活用はおすすめです。

RAGの構築は、単に生成AIへ文書を読ませれば実現できるものではありません。信頼できる情報を集め、適切な単位でチャンキングし、埋め込みやセマンティック検索を通じて必要な情報を正しく取り出し、そのうえでLLMに回答を生成させるという一連の設計がそろって初めて、実務で使える仕組みになります。

PoC段階では動いていても、本番環境では速度やコスト、精度のバランスが崩れるケースもあるため、早い段階から実装後の運用まで見据えて設計することが重要です。

また、RAGの導入を具体的に進めたい場合は、仕組みの理解だけでなく、どのようなGPU基盤を選ぶべきか、他社GPUクラウドと比べて何が違うのか、実際にどのような導入事例があるのかまで整理しておくと判断しやすくなります。GPUSOROBANの「まとめて資料ダウンロード」では、基本的なサービス説明に加え、ユースケース、他社GPUクラウドとの比較、セキュリティ、導入実績までまとめて確認できます。

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