RAGシステムを1から実装する

RAGシステムの全体像

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部知識ベースからの検索結果をプロンプトに組み込むことで、LLMの回答精度を高める手法である。

構成要素

ドキュメントの分割とベクトル化

長文ドキュメントを適切なサイズに分割し、埋め込みモデルでベクトル化してベクトルデータベースに格納する。

検索とプロンプト構築

ユーザーの質問をベクトル化し、類似度の高いドキュメント断片を検索、それらをコンテキストとしてプロンプトに組み込む。

results = vector_db.similarity_search(query_embedding, top_k=5)
context = "\n".join([r.text for r in results])
prompt = f"以下の情報を参考に回答してください。\n{context}\n質問: {query}"

つまずきやすいポイント

チャンクサイズの設定や、検索結果の関連性が低い場合のフォールバック処理の設計が、実装上の主なつまずきポイントだった。

まとめ

RAGは仕組み自体はシンプルだが、実運用では検索精度のチューニングに多くの時間を要する。今後、評価手法についても別記事でまとめる予定である。