RAG技術の最前線
RAGとは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、検索拡張生成と呼ばれる技術です。外部の知識庫から関連情報を検索し、それを基にAIが回答を生成します。
🔍 RAGの基本的な仕組み
📄
ドキュメント
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🔢
ベクトル化
→
💾
ベクトルDB
→
🔎
検索
→
💬
回答生成
RAGの仕組み
- Embedding – ドキュメントをベクトルに変換
- ベクトル検索 – 質問と関連の深いドキュメントを検索
- コンテキスト追加 – 検索結果を生成AIに提供
- 回答生成 – 情報を基に回答を作成
🎯 ベクトル検索の仕組み
❓
質問
↔️
🔍
類似度計算
↔️
📚
関連ドキュメント
主要なベクトルデータベース
- Pinecone – ホスト型ベクトルDB
- Weaviate – オープンソース
- Chroma – シンプルなAPI
- Milvus – 大規模対応
- Qdrant – 高性能・Rust実装
RAGのビジネス活用
- 社内ドキュメント検索
- カスタマーサポートの自動化
- ナレッジマネジメントの強化
- 製品情報の検索
今後の技術動向
RAG技術はますます高度化しており、ハイブリッド検索、マルチモーダルRAG、GraphRAGなどの新技术が登場しています。🚀 今後のRAG技術
🔀
ハイブリッド検索
🖼️
マルチモーダルRAG
🕸️
GraphRAG