はじめてのRAG実装ガイド｜構築フロー・主要ツール・成功のコツを解説

近年のAI開発において、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」が注目を集めています。これは大規模言語モデル（LLM）の能力を、外部データベースと組み合わせることで飛躍的に向上させる手法であり、信頼性の高いAIアプリケーションの構築に欠かせない存在となっています。

しかし、多くの企業やエンジニアにとって、こうした高度な技術を「実際にどう実装すればいいのか？」「どのフレームワークを選べばよいのか？」と悩む場面も少なくありません。

さらに、開発リソースや技術的な知識が不足しており、自社で実装するのが難しいと感じている方も多いのではないでしょうか？

結論から言うと、RAGの実装は「5つの基本ステップ」で進めることが可能です。そして、LlamaIndexやLangChain、Haystackといった主要なフレームワークを活用すれば、効率的かつ柔軟にシステム構築が行えます。

とはいえ、「PoC（概念実証）だけ外注したい」「ビジネス活用を見据えて相談したい」といったニーズに応えるには、RAGの実装に精通したパートナーと組むことも重要な選択肢です。

本記事では以下の内容を、初心者の方にもわかりやすく、かつ技術的な視点から詳しく解説します。

RAGの実装フロー：5つの基本ステップ

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部データベースから関連情報を検索し、大規模言語モデル（LLM）の回答生成を強化する技術です。信頼性の高いAIアプリケーション構築において、基本となる実装フローを理解することが重要です。

ここでは、RAGを実装するための5つの基本ステップを詳しく解説します。各ステップを正確に理解することで、高品質なRAGシステムの構築が可能になります。

ステップ① 適切なデータ収集｜情報源の選定と準備方法

RAG実装の第一歩は、アプリケーションに必要なデータの収集です。この段階では、どのような情報源を使用するかが成功の鍵を握ります。まずは、AIに答えさせたい「材料」となる良質なデータを集めましょう。

たとえば、電子機器メーカーのカスタマーサポートチャットボットを開発する場合、以下のようなデータが必要になるでしょう：

• 製品マニュアルや取扱説明書

• 製品仕様データベース

• よくある質問（FAQ）とその回答集

• 過去のサポート履歴（プライバシーに配慮した形で）

適切なデータ収集は、RAGシステムの品質を左右する基盤となります。情報源の選定には十分な時間をかけ、ユーザーの質問に的確に回答できる知識ベースを構築しましょう。

ステップ② データの分割（チャンキング）で精度と効率を両立

収集したデータは、そのまま使うと大きすぎるので「小分け（チャンク）」にして整理します。そこで必要なのが「チャンキング」と呼ばれる分割処理です。

チャンキングとは、大きなテキストデータを管理しやすい小さな単位（チャンク）に分割するプロセスです。たとえば、100ページの製品マニュアルを、トピックごとや段落ごとに分割することで、関連する情報だけを素早く取り出せるようになります。

チャンキングの主なメリット：

1. 検索精度の向上: 必要な部分だけ取り出せるため、回答の精度がアップする

2. 処理効率の改善: 大量のデータをすべて処理する必要がなく、関連部分だけを扱えるためスピードアップ

3. 不要な情報の除外: 質問に関係のない情報を避けられ、LLMへの入力を最適化できる

4. 意味的なまとまり: 単純な文字数や行数ではなく、意味がまとまっているところで切る

チャンキングの質は検索精度に直結するため、アプリケーションの特性に合わせた最適な分割方法を検討することが重要です。

ステップ③ テキストを数値に変える（ベクトル埋め込み）

チャンキングしたデータは、次に「ベクトル埋め込み（Vector Embedding）」に変換する必要があります。これは、分けた情報を、AIが理解できるように数値データ（ベクトル）に変換するプロセスです。

ベクトル埋め込みの仕組み：

ベクトル埋め込みは、テキストの意味を数百次元の数値配列（ベクトル）で表現します。似た意味のテキストは、ベクトル空間上で近い位置に配置されます。つまり、「意味が近い＝ベクトルも近い」ように処理されます。

例えば、「パソコンが動かない」と「コンピュータが起動しない」という文は、単語は異なりますが意味は似ているため、ベクトル空間では近い位置に配置されます。

主な埋め込みモデル：

• OpenAIのtext-embedding-ada-002（1536次元）やtext-embedding-3-small（1536次元）/large（3072次元）

• Hugging Faceの各種埋め込みモデル（例：BERT（768次元）、Sentence-BERT（1024次元））

• GoogleのUSE（Universal Sentence Encoder（512次元））

ベクトル埋め込みにより、単純なキーワードマッチングではなく、意味に基づいた高度な検索が可能になります。これがRAGの検索精度を大きく向上させる鍵となっています。

ステップ④ 似た情報を探す（セマンティック検索）

ユーザーからの質問（クエリ）が入力されると、RAGシステムはそのクエリも同じ埋め込みモデルでベクトル化します。そして、このクエリベクトルと最も類似したドキュメントチャンクを検索します。これが「セマンティック検索」です。

つまり、ユーザーの質問もベクトル化して、さっき作ったチャンクと「意味が近いもの」を探します。

セマンティック検索のフロー：

1. ユーザーのクエリをベクトルに変換

2. クエリベクトルとドキュメントベクトルの類似度を計算

3. 最も類似度の高いチャンクを抽出

類似度計算の主な手法：

• コサイン類似度: ベクトル間の角度を測定（最も一般的）

• ユークリッド距離: ベクトル間の直線距離を測定

• 内積: ベクトル間の積を計算

大量のベクトルデータを効率的に格納・検索するためには、ベクトルデータベース（ベクトルDB）の活用が不可欠です。

主なベクトルデータベース：

• Pinecone: クラウドネイティブで扱いやすい

• Weaviate: オープンソースで機能が豊富

• Qdrant: 高速でスケーラブル

• Milvus: 大規模データに強い

• Chroma: 軽量で統合が容易

ベクトルDB選定のポイント：

1. スケーラビリティ: データ量の増加に対応できるか

2. 検索速度: リアルタイム性が求められる用途に対応できるか

3. フィルタリング機能: メタデータに基づく検索絞り込みが可能か

4. 運用コスト: 自己ホスティングかクラウドサービスか

5. 統合の容易さ: 既存システムとの連携が容易か

セマンティック検索は、RAGシステムの心臓部とも言える重要な要素です。適切なベクトルDBの選択とチューニングにより、検索精度と応答速度を最適化することができます。

ステップ⑤ LLMによる応答生成｜ハルシネーションを防ぐプロンプト設計

最後に、検索してきた情報＋ユーザーの質問をLLM（ChatGPTなど）に渡して、自然な文章で回答を作ります。

応答生成のプロセス：

1. 検索された関連チャンクを抽出

2. ユーザーのクエリと関連チャンクを適切なプロンプトテンプレートに組み込む

3. LLMに入力し、回答を生成

4. 必要に応じて後処理（フォーマット調整、不適切内容のフィルタリングなど）

プロンプトの例：

あなたは[会社名]のサポートアシスタントです。
以下の情報のみを使用して、ユーザーの質問に答えてください。
もし情報が不足している場合は、「この質問にお答えするための十分な情報がありません」と答えてください。
勝手に内容を作り上げないでください。

参照情報:
{検索された情報}

ユーザーの質問:
{質問内容}

ハルシネーションを防ぐための工夫：

1. 明確な制約: 与えられた情報のみを使用するよう指示

2. 出典の表示: 回答の根拠となった情報源を明示

3. 確信度の表現: 情報の確かさに応じて表現を調整

4. 自信がない時は正直に伝える: 分からないことは分からないと明示

適切なプロンプト設計は、LLMの「ハルシネーション」（誤った情報の生成）を防ぎ、信頼性の高い回答を生成するために非常に重要です。実際のユースケースに合わせてプロンプトを調整し、最適な応答品質を実現しましょう。

これら5つのステップを適切に実装することで、基本的なRAGシステムの構築が可能になります。

より高精度なRAG構築には、Advanced RAG技術の導入が効果的です。Advanced RAG技術については別の記事でご紹介します。

次のセクションでは、この基本構造をさらに発展させるためのフレームワークを紹介します。

RAG開発フレームワーク3選｜目的別の選び方と比較ポイント

RAGシステムを効率的に構築するためには、専用のフレームワークを活用することが重要です。これらのフレームワークは、前述の5つの基本ステップを抽象化し、開発者がより高レベルな設計に集中できるようサポートします。主要なフレームワークとその選定ポイントを見ていきましょう。

LlamaIndex｜かんたん＆柔軟！プロトタイプに最適

LlamaIndex（旧名GPT Index）は、GPTなどの大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションを作るときに、「自分の持っているデータをうまく使えるようにする」ためのツールキットです。

LlamaIndexの主な特徴：

1. データ接続が簡単: さまざまなデータソース（PDF、Webページ、Notion、Slack、Google DriveやDropboxにあるファイルなど）からのデータ取り込みを簡単に行える

2. 柔軟なインデックス構造: リストインデックス、ツリーインデックス、キーワードインデックスなど、用途に応じた多様なインデックス方式を提供

3. クエリエンジンの多様性: 単純検索、要約、SQL生成など、様々なクエリ処理方法に対応

4. NL-to-SQL変換: 自然言語をSQLクエリに変換する機能により、構造化データへのアクセスが容易

5. モジュール設計: LlamaIndexはパーツごとに分かれているので個々のコンポーネントを独立して柔軟に調整・拡張できる

実装例:

from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.indices.query.query_transform.base import StepDecomposeQueryTransform

# データの読み込み
documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()

# インデックスの作成
index = GPTSimpleVectorIndex.from_documents(documents)

# クエリの実行と回答の生成
response = index.query("製品Aの保証期間はどのくらいですか？")
print(response)

LlamaIndexは特に、様々なデータ構造を扱う必要がある場合や、プロトタイプを素早く構築したい場合に適しています。多様なインデックス方式と統合オプションにより、複雑なユースケースにも柔軟に対応できます。

LangChain｜LLM×ツールの組み合わせに強い！

LangChainは、LLMを活用したアプリケーション開発のためのオープンソースフレームワークで、モジュール性と拡張性に優れています。

LangChainの主な特徴：

1. チェーン構築: 複数のLLM処理ステップを論理的に連結して複雑なワークフローを構築できる

2. エージェント機能: 「考えて行動するAI（エージェント）」が作れる

3. 多様なLLM対応: OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなど多数のLLMに対応

4. メモリコンポーネント: 会話の履歴（メモリ）を保持し、文脈を維持するための機能を提供

5. 豊富なインテグレーション: APIや外部ツールとの連携が豊富

実装例:

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.indexes import VectorstoreIndexCreator
from langchain.llms import OpenAI

# データの読み込み
loader = TextLoader("data/manual.txt")

# インデックスの作成
index = VectorstoreIndexCreator().from_loaders([loader])

# クエリの実行
response = index.query("サポート期間はいつまでですか？", llm=OpenAI())
print(response)

LangChainは、柔軟な処理パイプラインが必要な場合や、複数のLLMやツールを組み合わせたい場合に特に適しています。エージェントベースのアプリケーションや、複雑な会話フローを実現したい場合にも強みを発揮します。

Haystack｜本番運用に適した堅牢な構成

Haystackは、ドイツのdeeposet社が開発したオープンソースのフレームワークで、本番環境での利用を念頭に置いた堅牢な設計が特徴です。

Haystackの主な特徴：

1. モジュラーパイプライン: 検索、要約、質問応答などの機能を柔軟に組み合わせられる

2. マルチモーダル対応: テキストだけでなく、画像や音声などにも対応可能

3. スケーラビリティ: 大規模なデータセットや高負荷環境にも対応

4. 評価フレームワーク: モニタリングや評価ツールが標準装備

5. 本番環境向け機能: エンタープライズ向けの構成が組みやすい

実装例:

from haystack.document_stores import ElasticsearchDocumentStore
from haystack.nodes import BM25Retriever, FARMReader
from haystack.pipelines import ExtractiveQAPipeline

# ドキュメントストアの設定
document_store = ElasticsearchDocumentStore()

# リトリーバーとリーダーの設定
retriever = BM25Retriever(document_store=document_store)
reader = FARMReader(model_name_or_path="deepset/roberta-base-squad2")

# パイプラインの構築
pipe = ExtractiveQAPipeline(reader, retriever)

# 質問応答の実行
prediction = pipe.run(query="製品の返品ポリシーについて教えてください")
print(prediction)

Haystackは、高い信頼性が求められる本番環境や、大規模なデータセットを扱うアプリケーション、マルチモーダル機能が必要なシステムに適しています。評価機能が充実しているため、継続的な改善が求められるプロジェクトにも適しています。

RAGフレームワーク選定のポイント｜目的・規模・スキルで判断するコツ

最適なRAGフレームワークを選ぶ際は、以下のポイントを考慮することが重要です。

1. プロジェクトの目的と要件

• プロトタイピング重視: LlamaIndexの直感的なAPIとシンプルな実装が適している

• 柔軟なワークフロー: LangChainのチェーンとエージェント機能が有用

• 本番環境での安定性: Haystackの堅牢な設計と評価機能が重要

2. プロジェクトの規模と複雑さ

• 小規模プロジェクト: どのフレームワークも対応可能だが、LlamaIndexが最も導入しやすい

• 中規模プロジェクト: LangChainの柔軟性が活きる

• 大規模プロジェクト: Haystackのスケーラビリティと運用機能が重要

3. チームのスキルセットと学習曲線

• Pythonの基本知識のみ: LlamaIndexが最も学習が容易

• 中級レベルのPython経験: LangChainの概念はやや複雑だが習得可能

• 経験豊富な開発チーム: Haystackのアーキテクチャを理解して活用できる

4. 長期的な展望と拡張性

• 頻繁な機能追加: すべてのフレームワークが活発に開発されているが、LangChainが最も更新頻度高い

• エコシステムの広さ: LangChainが最も広範なコミュニティとインテグレーションを持つ

• 長期的な安定性: Haystackが企業ユースに焦点を当てた開発を行っている

フレームワーク比較表:

⚖️どれを選ぶ？比較と選び方のコツ

最終的に、これらのフレームワークは併用することも可能であり、プロジェクトの進行に伴ってフレームワークを切り替えることもできます。初期段階ではLlamaIndexでプロトタイプを作成し、機能が複雑化したらLangChainに移行、本番デプロイ時にHaystackを採用するといった柔軟なアプローチも検討できるでしょう。

フレームワーク選択は重要ですが、どれを選んでも基本的なRAGの概念は共通しています。まずはプロジェクトの具体的な要件を整理し、それに最も適したツールを選ぶことが成功への近道です。

RAG実装における4つの課題と対策

RAGシステムを実際に構築・運用する際には、いくつかの重要な課題に直面します。ここでは主な課題と実用的な対策を解説します。

① データの質が悪いと、答えもズレる

RAGの品質はデータの質に直結します。不正確なデータは誤った回答を生み出します。RAGは「データを見て答える」ので、そのデータが間違っていたら、当然AIの答えも間違います。

主な対策:

• データクレンジング: 特殊文字の除去、フォーマット統一、重複削除

• メタデータ強化: 日付、ソース、カテゴリなどの付加情報を追加

• 自動タグ付け: AIを活用したキーワード抽出・分類

• 定期的な更新プロセス: 古いデータの検出と最新情報への置き換え

定期的なデータ監査を実施し、品質を常に高く保つことが重要です。

② 計算が重くなりがち

RAGシステムは計算リソースを多く消費します。大量のデータや複雑な処理があると、すぐにマシンが重くなったり、コストがかかったりします。特に大規模データセットでは効率化が必要です。

主な対策:

• バッチ処理: 一度に複数のデータを処理して効率化

• キャッシング: 頻出クエリや埋め込み結果を再利用

• 軽量モデルの活用: 初期スクリーニングに小型モデルを使用

• リソースの最適化: GPUの効率利用、サービスの自動スケーリング

これらの対策により、パフォーマンスを維持しながらコスト効率を高められます。

③ ユーザーが増えても速く動かしたい

ユーザーやデータ量が増えると、システムが重くなります。ユーザーやデータが増加してもパフォーマンスを維持するための工夫が必要です。

主な対策:

• マイクロサービス化: 機能ごとに独立したサービスに分割

• 非同期処理: ユーザーをブロックしない処理パイプライン構築

• 負荷分散: 複数サーバーへの分散配置と適切なルーティング

• 段階的な検索: 軽い前処理から詳細検索へと段階的に処理

これにより、多数のユーザーが同時アクセスする本番環境でも安定したパフォーマンスを実現できます。

関連記事：Nginxによるロードバランサーでサーバーの負荷分散をする

④ 最新情報に追いつけない

ニュースや在庫、価格など更新が早い分野では、古い情報を使ってるとすぐ役に立たなくなります。情報の鮮度を保つことは、特に頻繁に更新される分野では重要な課題です。

主な対策:

• イベント駆動型更新: データ変更時に自動的に更新を実行

• 差分更新: 変更部分のみを効率的に更新

• バージョン管理: 変更履歴を保持しロールバック可能に

• 優先度付き更新: 重要度に応じて更新の優先順位を設定

適切な同期メカニズムにより、常に最新の情報に基づく回答を提供できます。

RAGは作る前から「運用の工夫」がカギ！

これらをプロジェクトの初期から意識しておくことで、「使えるRAGシステム」が作れます！

まとめ

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術は、大規模言語モデル（LLM）を外部データと組み合わせ、信頼性の高いAIアプリケーションを実現する革新的なアプローチです。

RAG技術の主要ポイント • 基本実装: データ収集→分割→ベクトル化→検索→回答生成の5ステップ • フレームワーク: LlamaIndex、LangChain、Haystackが目的に応じて選択可能 • Advanced技術: 高精度インデックス、クエリ最適化、コンテキスト認識検索などで性能向上 • 主な課題: データ品質、計算コスト、スケーラビリティ、情報の鮮度維持が重要

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次のステップ

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