RAG（Retrieval-Augmented Generation）完全ガイド - AIの精度と信頼性を劇的に向上させる技術

要約

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）に外部知識を動的に取り込む革新的な技術です。従来のLLMが抱える「知識の時間的制約」や「ハルシネーション」の問題を解決し、最新かつ正確な情報に基づいた回答を生成できます。本記事では、RAGの基本概念、仕組み、実装方法、そして2025年の最新技術動向を包括的に解説します。

読者が得られる知識:

• RAGの基本概念と従来手法との違い
• RAGシステムの設計と実装方法
• 最新のRAG技術（Long RAG、Self-RAG、GraphRAG等）
• 実践的な活用例とベストプラクティス

想定読者レベル: 中級 所要時間: 16分

目次

1. RAGとは何か
2. なぜRAGが必要なのか
3. RAGの基本アーキテクチャ
4. RAGの実装ステップ
5. 2025年の最新RAG技術
6. 実践的な実装例
7. パフォーマンス最適化
8. まとめと今後の展望

RAGとは何か

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、「検索拡張生成」と訳される、AIの回答精度を飛躍的に向上させる技術です。LLMが回答を生成する前に、関連する外部情報を検索・取得し、その情報を基に回答を生成する手法です。

基本的な流れ

graph LR
    A[ユーザーの質問] --> B[検索クエリ生成]
    B --> C[外部知識ベース検索]
    C --> D[関連情報の取得]
    D --> E[コンテキスト統合]
    E --> F[LLMによる回答生成]
    F --> G[最終回答]
    
    style C fill:#9cf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#f9c,stroke:#333,stroke-width:2px

RAGの主要コンポーネント

1. リトリーバー（Retriever）

   • ユーザーの質問に関連する情報を検索
   • ベクトル検索、キーワード検索、ハイブリッド検索など

2. 知識ベース（Knowledge Base）

   • 検索対象となる情報源
   • ドキュメント、データベース、API、ウェブページなど

3. ジェネレーター（Generator）

   • 取得した情報を基に回答を生成
   • GPT-4、Claude、Geminiなどの大規模言語モデル

なぜRAGが必要なのか

従来のLLMの限界

graph TD
    A[従来のLLM] --> B[学習データの時点で知識が固定]
    A --> C[最新情報への対応不可]
    A --> D[ハルシネーション
（誤った情報の生成）]
    A --> E[専門的・固有情報の不足]
    
    style B fill:#faa,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#faa,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#faa,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#faa,stroke:#333,stroke-width:2px

RAGが解決する課題

1. 時間的制約の克服

   • 最新のニュース、研究結果、製品情報に対応
   • リアルタイムデータの活用

2. 正確性の向上

   • 情報源を明示できる
   • ファクトチェックが可能
   • ハルシネーションの削減

3. 専門知識の統合

   • 企業固有のドキュメント
   • 専門分野の文献
   • 内部データベース

4. コスト効率

   • ファインチューニング不要
   • 動的な知識更新
   • スケーラブルな実装

RAGの基本アーキテクチャ

全体構成

graph TB
    subgraph "Input Layer"
        A[ユーザー入力]
        B[クエリ処理]
    end
    
    subgraph "Retrieval Layer"
        C[エンベディング生成]
        D[ベクトルDB検索]
        E[関連性スコアリング]
        F[トップK選択]
    end
    
    subgraph "Augmentation Layer"
        G[コンテキスト構築]
        H[プロンプト生成]
    end
    
    subgraph "Generation Layer"
        I[LLM推論]
        J[回答生成]
        K[後処理]
    end
    
    A --> B --> C
    C --> D --> E --> F
    F --> G --> H
    H --> I --> J --> K
    K --> L[最終出力]

主要な処理フロー

1. クエリ理解

   • 意図分析
   • キーワード抽出
   • クエリ拡張

2. 情報検索

   • セマンティック検索
   • メタデータフィルタリング
   • マルチモーダル検索

3. コンテキスト構築

   • 関連性による順位付け
   • 情報の要約・圧縮
   • 重複排除

4. 生成と検証

   • プロンプトエンジニアリング
   • 回答生成
   • ソース引用

RAGの実装ステップ

1. データ準備とインデキシング

import numpy as np
from typing import List, Dict
import openai
from chromadb import Client
import chromadb

class RAGDataPipeline:
    def __init__(self, collection_name: str):
        self.client = chromadb.Client()
        self.collection = self.client.create_collection(
            name=collection_name,
            metadata={"hnsw:space": "cosine"}
        )
        self.embedding_model = "text-embedding-3-small"
    
    def process_documents(self, documents: List[Dict]):
        """ドキュメントを処理してベクトルDBに保存"""
        processed_docs = []
        
        for doc in documents:
            # テキストをチャンクに分割
            chunks = self._chunk_text(doc['content'])
            
            for i, chunk in enumerate(chunks):
                chunk_data = {
                    'id': f"{doc['id']}_chunk_{i}",
                    'text': chunk,
                    'metadata': {
                        'source': doc['source'],
                        'title': doc['title'],
                        'chunk_index': i,
                        'total_chunks': len(chunks)
                    }
                }
                processed_docs.append(chunk_data)
        
        # バッチでエンベディング生成とインデックス
        self._index_chunks(processed_docs)
    
    def _chunk_text(self, text: str, chunk_size: int = 1000, overlap: int = 200):
        """テキストをオーバーラップ付きでチャンク化"""
        chunks = []
        start = 0
        
        while start < len(text):
            end = start + chunk_size
            chunk = text[start:end]
            
            # 文の境界で分割
            if end < len(text):
                last_period = chunk.rfind('。')
                if last_period > chunk_size - overlap:
                    end = start + last_period + 1
                    chunk = text[start:end]
            
            chunks.append(chunk)
            start = end - overlap
        
        return chunks
    
    def _index_chunks(self, chunks: List[Dict]):
        """チャンクをベクトル化してインデックス"""
        texts = [chunk['text'] for chunk in chunks]
        
        # OpenAI APIでエンベディング生成
        response = openai.embeddings.create(
            input=texts,
            model=self.embedding_model
        )
        
        embeddings = [item.embedding for item in response.data]
        ids = [chunk['id'] for chunk in chunks]
        metadatas = [chunk['metadata'] for chunk in chunks]
        
        # ChromaDBに保存
        self.collection.add(
            embeddings=embeddings,
            documents=texts,
            metadatas=metadatas,
            ids=ids
        )

2. 検索システムの実装

class RAGRetriever:
    def __init__(self, collection_name: str):
        self.client = chromadb.Client()
        self.collection = self.client.get_collection(name=collection_name)
        self.embedding_model = "text-embedding-3-small"
    
    def retrieve(self, query: str, top_k: int = 5, filters: Dict = None):
        """関連ドキュメントを検索"""
        # クエリのエンベディング生成
        query_embedding = self._get_embedding(query)
        
        # ベクトル検索
        results = self.collection.query(
            query_embeddings=[query_embedding],
            n_results=top_k,
            where=filters
        )
        
        # 結果の整形
        retrieved_docs = []
        for i in range(len(results['ids'][0])):
            doc = {
                'id': results['ids'][0][i],
                'text': results['documents'][0][i],
                'metadata': results['metadatas'][0][i],
                'distance': results['distances'][0][i]
            }
            retrieved_docs.append(doc)
        
        # リランキング（オプション）
        retrieved_docs = self._rerank(query, retrieved_docs)
        
        return retrieved_docs
    
    def _get_embedding(self, text: str):
        """テキストのエンベディングを生成"""
        response = openai.embeddings.create(
            input=text,
            model=self.embedding_model
        )
        return response.data[0].embedding
    
    def _rerank(self, query: str, docs: List[Dict], use_crossencoder: bool = True):
        """取得したドキュメントをリランキング"""
        if not use_crossencoder:
            return docs
        
        # Cross-Encoderモデルでより精密なスコアリング
        from sentence_transformers import CrossEncoder
        model = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')
        
        # クエリとドキュメントのペアをスコアリング
        pairs = [[query, doc['text']] for doc in docs]
        scores = model.predict(pairs)
        
        # スコアでソート
        for i, doc in enumerate(docs):
            doc['rerank_score'] = float(scores[i])
        
        docs.sort(key=lambda x: x['rerank_score'], reverse=True)
        return docs

3. 生成システムの実装

class RAGGenerator:
    def __init__(self, model_name: str = "gpt-4-turbo"):
        self.model_name = model_name
        self.system_prompt = """あなたは提供された情報に基づいて正確に回答するアシスタントです。
以下のルールに従ってください：
1. 提供された情報のみを使用して回答する
2. 情報が不足している場合は、その旨を明確に伝える
3. 回答には必ず情報源を明記する
4. 推測や憶測は避ける"""
    
    def generate(self, query: str, retrieved_docs: List[Dict], 
                 max_tokens: int = 1000):
        """検索結果を基に回答を生成"""
        # コンテキストの構築
        context = self._build_context(retrieved_docs)
        
        # プロンプトの作成
        messages = [
            {"role": "system", "content": self.system_prompt},
            {"role": "user", "content": self._create_prompt(query, context)}
        ]
        
        # LLMで回答生成
        response = openai.chat.completions.create(
            model=self.model_name,
            messages=messages,
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=0.7
        )
        
        # 回答と引用の整形
        answer = response.choices[0].message.content
        citations = self._extract_citations(retrieved_docs)
        
        return {
            'answer': answer,
            'citations': citations,
            'context_used': context
        }
    
    def _build_context(self, docs: List[Dict], max_length: int = 3000):
        """検索結果からコンテキストを構築"""
        context_parts = []
        current_length = 0
        
        for i, doc in enumerate(docs):
            doc_text = f"[文書{i+1}] {doc['metadata']['title']}\n{doc['text']}\n"
            doc_length = len(doc_text)
            
            if current_length + doc_length > max_length:
                break
            
            context_parts.append(doc_text)
            current_length += doc_length
        
        return "\n".join(context_parts)
    
    def _create_prompt(self, query: str, context: str):
        """プロンプトを作成"""
        return f"""以下の情報を参考にして、質問に答えてください。

【参考情報】
{context}

【質問】
{query}

【回答時の注意】
- 参考情報に基づいて回答してください
- 該当する情報がない場合は、その旨を明記してください
- 使用した文書番号を[文書X]の形式で引用してください"""
    
    def _extract_citations(self, docs: List[Dict]):
        """引用情報を抽出"""
        citations = []
        for i, doc in enumerate(docs):
            citation = {
                'index': i + 1,
                'source': doc['metadata']['source'],
                'title': doc['metadata']['title']
            }
            citations.append(citation)
        return citations

2025年の最新RAG技術

1. Long RAG

従来のRAGがドキュメントを小さなチャンクに分割するのに対し、Long RAGはより長い単位（セクション全体や文書全体）で処理します。

class LongRAG:
    def __init__(self, model_name: str = "gpt-4-turbo"):
        self.model_name = model_name
        self.max_context_length = 128000  # GPT-4 Turboの最大コンテキスト長
    
    def process_long_document(self, document: str, query: str):
        """長文書を処理してクエリに回答"""
        # 文書全体の構造を解析
        sections = self._extract_sections(document)
        
        # セクションレベルでの関連性評価
        relevant_sections = self._evaluate_section_relevance(sections, query)
        
        # 長いコンテキストでの推論
        response = self._generate_with_long_context(
            query, 
            relevant_sections
        )
        
        return response
    
    def _extract_sections(self, document: str):
        """文書をセクション単位で分割"""
        # ヘッダー、段落、リストなどの構造を保持
        sections = []
        current_section = {"title": "", "content": "", "level": 0}
        
        lines = document.split('\n')
        for line in lines:
            if line.startswith('#'):  # Markdownヘッダー
                if current_section['content']:
                    sections.append(current_section)
                level = len(line.split()[0])
                title = line.strip('#').strip()
                current_section = {
                    "title": title, 
                    "content": "", 
                    "level": level
                }
            else:
                current_section['content'] += line + '\n'
        
        if current_section['content']:
            sections.append(current_section)
        
        return sections

2. Self-RAG（自己反省型RAG）

Self-RAGは、検索の必要性を動的に判断し、生成した回答の品質を自己評価する機能を持ちます。

class SelfRAG:
    def __init__(self):
        self.retriever = RAGRetriever("knowledge_base")
        self.critic_prompts = {
            'retrieval_needed': "この質問に答えるために外部情報の検索が必要ですか？",
            'relevance_check': "取得した情報は質問に関連していますか？",
            'answer_quality': "生成した回答は正確で完全ですか？"
        }
    
    def generate_with_self_reflection(self, query: str):
        """自己反省メカニズムを使用して回答生成"""
        # Step 1: 検索の必要性を評価
        needs_retrieval = self._assess_retrieval_need(query)
        
        if needs_retrieval:
            # Step 2: 情報検索
            retrieved_docs = self.retriever.retrieve(query)
            
            # Step 3: 関連性評価
            relevant_docs = self._filter_relevant_docs(query, retrieved_docs)
            
            # Step 4: 回答生成
            answer = self._generate_answer(query, relevant_docs)
            
            # Step 5: 回答品質の自己評価
            quality_score = self._evaluate_answer_quality(query, answer)
            
            if quality_score < 0.8:
                # 品質が低い場合は再生成
                answer = self._regenerate_with_feedback(query, answer, relevant_docs)
        else:
            # 検索不要の場合は直接生成
            answer = self._generate_direct_answer(query)
        
        return {
            'answer': answer,
            'used_retrieval': needs_retrieval,
            'confidence': quality_score if needs_retrieval else 1.0
        }

3. GraphRAG

GraphRAGは、情報をグラフ構造で表現し、エンティティ間の関係性を活用して検索と推論を行います。

graph TD
    A[エンティティ: Python] -->|プログラミング言語| B[カテゴリ: 言語]
    A -->|開発者| C[人物: Guido van Rossum]
    A -->|用途| D[分野: データサイエンス]
    A -->|用途| E[分野: Web開発]
    D -->|ライブラリ| F[ツール: pandas]
    D -->|ライブラリ| G[ツール: numpy]
    
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px

import networkx as nx
from typing import Set, Tuple

class GraphRAG:
    def __init__(self):
        self.graph = nx.DiGraph()
        self.entity_embeddings = {}
    
    def build_knowledge_graph(self, documents: List[Dict]):
        """ドキュメントからナレッジグラフを構築"""
        for doc in documents:
            # エンティティ抽出
            entities = self._extract_entities(doc['content'])
            
            # 関係性抽出
            relations = self._extract_relations(doc['content'], entities)
            
            # グラフに追加
            for entity in entities:
                self.graph.add_node(
                    entity['id'], 
                    type=entity['type'],
                    name=entity['name'],
                    attributes=entity.get('attributes', {})
                )
            
            for relation in relations:
                self.graph.add_edge(
                    relation['source'],
                    relation['target'],
                    type=relation['type'],
                    weight=relation.get('weight', 1.0)
                )
    
    def graph_based_retrieval(self, query: str, hop_limit: int = 2):
        """グラフベースの情報検索"""
        # クエリからキーエンティティを特定
        key_entities = self._identify_key_entities(query)
        
        # 関連エンティティの探索
        relevant_subgraph = set()
        for entity in key_entities:
            # N-hopまでの近傍ノードを取得
            neighbors = self._get_n_hop_neighbors(entity, hop_limit)
            relevant_subgraph.update(neighbors)
        
        # サブグラフから情報を抽出
        context = self._extract_subgraph_context(relevant_subgraph)
        
        return context
    
    def _get_n_hop_neighbors(self, node: str, n: int) -> Set[str]:
        """N-hop以内の近傍ノードを取得"""
        neighbors = {node}
        current_level = {node}
        
        for _ in range(n):
            next_level = set()
            for current_node in current_level:
                if current_node in self.graph:
                    # 入出力両方のエッジを考慮
                    successors = set(self.graph.successors(current_node))
                    predecessors = set(self.graph.predecessors(current_node))
                    next_level.update(successors | predecessors)
            
            neighbors.update(next_level)
            current_level = next_level - neighbors
        
        return neighbors

4. Adaptive RAG

Adaptive RAGは、クエリの複雑度に応じて検索戦略を動的に調整します。

class AdaptiveRAG:
    def __init__(self):
        self.simple_retriever = RAGRetriever("simple_index")
        self.complex_retriever = GraphRAG()
        self.query_analyzer = QueryComplexityAnalyzer()
    
    def adaptive_retrieve_and_generate(self, query: str):
        """クエリの複雑度に応じて適応的に処理"""
        # クエリの複雑度分析
        complexity = self.query_analyzer.analyze(query)
        
        if complexity['type'] == 'simple_fact':
            # 単純な事実確認
            docs = self.simple_retriever.retrieve(query, top_k=3)
            strategy = 'simple'
        
        elif complexity['type'] == 'multi_hop':
            # 複数ステップの推論が必要
            context = self.complex_retriever.graph_based_retrieval(query)
            docs = self._convert_graph_to_docs(context)
            strategy = 'graph'
        
        elif complexity['type'] == 'temporal':
            # 時系列情報が必要
            docs = self._temporal_retrieval(query)
            strategy = 'temporal'
        
        else:  # 'analytical'
            # 分析的な質問
            docs = self._hybrid_retrieval(query)
            strategy = 'hybrid'
        
        # 戦略に応じた生成
        answer = self._generate_adaptive_answer(query, docs, strategy)
        
        return {
            'answer': answer,
            'strategy_used': strategy,
            'complexity': complexity
        }

実践的な実装例

エンタープライズRAGシステム

class EnterpriseRAG:
    """企業向けの包括的なRAGシステム"""
    
    def __init__(self, config: Dict):
        self.config = config
        self.data_pipeline = RAGDataPipeline(config['collection_name'])
        self.retriever = MultiModalRetriever(config)
        self.generator = SecureRAGGenerator(config)
        self.cache = RAGCache()
        self.monitor = RAGMonitor()
    
    def process_query(self, query: str, user_context: Dict):
        """エンドツーエンドのクエリ処理"""
        start_time = time.time()
        
        # キャッシュチェック
        cached_response = self.cache.get(query)
        if cached_response:
            return cached_response
        
        try:
            # セキュリティチェック
            if not self._validate_query(query, user_context):
                return {"error": "Unauthorized query"}
            
            # 検索実行
            retrieved_docs = self.retriever.retrieve(
                query,
                filters=self._get_user_filters(user_context)
            )
            
            # 生成実行
            response = self.generator.generate(
                query,
                retrieved_docs,
                user_context
            )
            
            # レスポンスの後処理
            response = self._post_process_response(response, user_context)
            
            # キャッシュ保存
            self.cache.set(query, response)
            
            # モニタリング
            self.monitor.log_query(
                query=query,
                response=response,
                latency=time.time() - start_time,
                user_id=user_context.get('user_id')
            )
            
            return response
            
        except Exception as e:
            self.monitor.log_error(e, query, user_context)
            return {"error": "Processing failed", "details": str(e)}
    
    def _validate_query(self, query: str, user_context: Dict) -> bool:
        """クエリのセキュリティ検証"""
        # SQLインジェクション対策
        if any(keyword in query.lower() for keyword in ['drop', 'delete', 'update']):
            return False
        
        # アクセス権限チェック
        user_role = user_context.get('role', 'guest')
        allowed_topics = self.config['role_permissions'].get(user_role, [])
        
        # トピック分類と権限確認
        query_topics = self._classify_query_topics(query)
        return any(topic in allowed_topics for topic in query_topics)

マルチモーダルRAG

class MultiModalRAG:
    """テキスト、画像、音声を統合的に扱うRAG"""
    
    def __init__(self):
        self.text_encoder = TextEncoder()
        self.image_encoder = ImageEncoder()
        self.audio_encoder = AudioEncoder()
        self.cross_modal_retriever = CrossModalRetriever()
    
    def process_multimodal_query(self, query: Dict):
        """マルチモーダルクエリの処理"""
        embeddings = {}
        
        # 各モダリティのエンベディング生成
        if 'text' in query:
            embeddings['text'] = self.text_encoder.encode(query['text'])
        
        if 'image' in query:
            embeddings['image'] = self.image_encoder.encode(query['image'])
        
        if 'audio' in query:
            embeddings['audio'] = self.audio_encoder.encode(query['audio'])
        
        # クロスモーダル検索
        results = self.cross_modal_retriever.retrieve(
            embeddings,
            modality_weights={
                'text': 0.5,
                'image': 0.3,
                'audio': 0.2
            }
        )
        
        # マルチモーダル生成
        response = self._generate_multimodal_response(query, results)
        
        return response

パフォーマンス最適化

1. インデックス最適化

class OptimizedIndexer:
    def __init__(self):
        self.index_types = {
            'dense': FAISSIndex(),
            'sparse': BM25Index(),
            'hybrid': HybridIndex()
        }
    
    def optimize_index_structure(self, documents: List[Dict]):
        """ドキュメントの特性に応じたインデックス最適化"""
        # ドキュメント分析
        doc_stats = self._analyze_documents(documents)
        
        if doc_stats['avg_length'] < 500:
            # 短いドキュメントには密ベクトル
            primary_index = 'dense'
        elif doc_stats['vocabulary_diversity'] > 0.8:
            # 語彙が多様な場合はハイブリッド
            primary_index = 'hybrid'
        else:
            # その他の場合はスパース
            primary_index = 'sparse'
        
        # インデックス構築
        self.index_types[primary_index].build(documents)
        
        return primary_index

2. キャッシング戦略

class IntelligentCache:
    def __init__(self, max_size: int = 1000):
        self.semantic_cache = {}
        self.exact_cache = LRUCache(max_size)
        self.embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    
    def get_cached_response(self, query: str, threshold: float = 0.95):
        """セマンティックキャッシュを使用した検索"""
        # 完全一致チェック
        if query in self.exact_cache:
            return self.exact_cache[query]
        
        # セマンティック類似検索
        query_embedding = self.embedding_model.encode(query)
        
        for cached_query, (cached_embedding, response) in self.semantic_cache.items():
            similarity = cosine_similarity(query_embedding, cached_embedding)
            if similarity > threshold:
                return response
        
        return None

3. 並列処理とバッチ処理

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class ParallelRAG:
    def __init__(self, num_workers: int = 4):
        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=num_workers)
        self.retrievers = [RAGRetriever(f"shard_{i}") for i in range(num_workers)]
    
    async def parallel_retrieve(self, query: str, top_k_per_shard: int = 10):
        """複数のシャードから並列検索"""
        tasks = []
        
        for retriever in self.retrievers:
            task = asyncio.create_task(
                self._async_retrieve(retriever, query, top_k_per_shard)
            )
            tasks.append(task)
        
        # 全シャードの結果を収集
        shard_results = await asyncio.gather(*tasks)
        
        # 結果のマージとリランキング
        merged_results = self._merge_and_rerank(shard_results)
        
        return merged_results
    
    async def _async_retrieve(self, retriever, query, top_k):
        """非同期検索の実行"""
        loop = asyncio.get_event_loop()
        return await loop.run_in_executor(
            self.executor,
            retriever.retrieve,
            query,
            top_k
        )

まとめと今後の展望

RAGの現在地

RAG技術は2025年現在、AIシステムの精度と信頼性を向上させる中核技術として確立されています。主な成果として：

1. 精度の飛躍的向上: ハルシネーションを80%以上削減
2. リアルタイム性: 最新情報への即座の対応
3. コスト効率: ファインチューニング不要で知識更新
4. 説明可能性: 情報源の明示による透明性確保

今後の発展方向

graph LR
    A[現在のRAG] --> B[次世代RAG]
    
    B --> C[自律的知識更新]
    B --> D[マルチエージェントRAG]
    B --> E[量子コンピューティング統合]
    B --> F[ニューロシンボリック推論]
    
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px

1. 自律的知識グラフ更新

   • リアルタイムでの知識グラフの自動更新
   • 情報の信頼性を自動評価

2. ハイブリッドAIアーキテクチャ

   • 事前学習、ファインチューニング、RAGの統合
   • 強化学習による動的最適化

3. エージェンティックAI

   • 複数のAIエージェントが協調してRAGを実行
   • タスクに応じた動的なエージェント編成

RAG技術は、AIの「知識の壁」を打ち破る革新的なアプローチとして、今後もさらなる発展が期待されます。企業のナレッジマネジメント、研究開発、カスタマーサポートなど、幅広い分野での活用が進むでしょう。

参考リンク

• Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
• Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique
• From Local to Global: A Graph RAG Approach