RAGパイプライン

RAG Pipeline

AI用語

解説

社内文書や外部データをAIが検索して回答に活用する仕組み全体の流れです。情報取得・整理・回答生成の各ステップを組み合わせた業務AI構築の基本設計です。

さらに詳しく解説

RAGパイプラインとは、AIが回答を生成する際に外部データを検索・参照する一連のプロセス（ステップの流れ）のことです。RAGは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略です。

一般的なRAGパイプラインは、①文書をチャンク（小分け）に分割する、②各チャンクをベクトル（数値データ）に変換してデータベースに保存する、③ユーザーの質問に関連するチャンクを検索する、④関連情報とともにLLMに回答を生成させる、という4つのステップで構成されます。

社内マニュアル・規程・製品カタログなどをRAGパイプラインに組み込むことで、「社内文書に基づいた正確な回答をするAIアシスタント」を構築できます。ファインチューニングと比べてデータ更新が容易で、情報が変わるたびにAIを再学習する必要がないため、コスト面でも有利です。導入時は文書の整理・品質管理が精度を左右する重要な要素となります。