概要
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2509/10/news008.html
詳細内容
## RAGの精度が出ないのはなぜ？ どうしたらいいですか？：生成AIお悩み相談室（2）（1/2 ページ）
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2509/10/news008.html
＠ITは、生成AIにおけるRAGの精度課題に対し、検索結果の品質、データ前処理、チャンキング、プロンプト設計に起因する具体的な失敗例を挙げ、その改善アプローチを詳説する。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 94/100 | **Annex Potential**: 91/100 | **Overall**: 72/100
**Topics**: [[RAG, LLMの精度改善, データ前処理, チャンキング, プロンプトエンジニアリング]]
生成AIを活用したアプリケーション開発において、RAG（検索拡張生成）は外部知識を参照することで回答精度を高める強力な手法ですが、多くの開発者が「RAGを導入したものの、期待通りの精度が出ない」という共通の課題に直面しています。本記事は、このRAGの精度課題がなぜ発生するのか、その具体的な原因と改善へのアプローチを詳述します。
主な失敗談として、まず「欲しい検索結果が取得できない」点が挙げられます。これはキーワード検索の揺らぎや、ベクトル検索における専門用語の解釈不足に起因し、ユーザーが求める情報に辿り着けないRAGシステムが少なくありません。次に、「取得した文章がきれいにならない」問題があります。PDFなどから抽出したデータに目次やフッターなどのノイズが混入したり、画像情報が無視されたりすることで、AIが誤った情報に基づいて回答を生成するリスクを高めます。
さらに、「文章が中途半端なところで切れる」ことは、RAGにおけるチャンキング（ドキュメントの分割）設計の課題です。文脈が途中で分断されたり、複数の話題が一つのチャンクに混在したりすることで、AIへの入力情報が不完全になり、結果として的外れな回答を生み出します。最後に、「検索自体はうまくいっているのに、回答が良くならない」ケースも頻繁に見られます。これは、検索で得られた情報を生成AIに渡す際のプロンプト設計が不十分であることに起因し、重要な情報が埋もれたり、文脈を考慮せずに回答が生成されたりする問題です。
これらの問題は、RAGシステムの実用性を大きく左右し、ウェブアプリケーションの信頼性やユーザー体験に直接影響します。記事では、これらの「あるある」課題を解決し、RAGの精度を向上させるための具体的なアプローチを4つの観点から提示しており、開発者が直面する実装上の障壁を乗り越えるための重要な指針となるでしょう。