概要
https://zenn.dev/knowledgesense/articles/2619c6e5918d08
詳細内容
## RAGをゼロから実装して仕組みを学ぶ【2025年版】
https://zenn.dev/knowledgesense/articles/2619c6e5918d08
ナレッジセンスが、RAGの基本的な仕組みと、そのゼロからの実装方法をPythonとStreamlitで解説する実践的な入門ガイドを提供します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:2/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 69/100 | **Annex Potential**: 64/100 | **Overall**: 68/100
**Topics**: [[RAG, LLM, Pythonプログラミング, Streamlit, ベクトルデータベース]]
株式会社ナレッジセンスが「2025年版」として、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みを理解し、Pythonでゼロから実装するための入門ガイドを公開しました。この記事は、RAG初心者向けに、手元のPCでRAGを動作させる具体的な手順をざっくりと解説しています。
著者は、大規模言語モデル（LLM）が学習データに含まれない最新情報や社内文書のようなクローズドな情報を扱えない弱点を指摘し、RAGがこれを克服する技術として重要であることを強調します。RAGは、ユーザーの質問に関連する情報を外部データベースから探し出し、「参考資料」としてLLMに渡すことで、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を防ぎ、より正確な回答を生成します。しかし、著者は「RAGは80点を取るのは簡単だが、90点を目指すのは非常に難しく、100%の精度はまず不可能」という現実的な課題も提示し、その複雑さを理解することの重要性を説いています。
本記事では、このRAGをStreamlitを使った簡単なWebアプリとして実装する手順をステップバイステップで示します。具体的には、Pythonのパッケージ管理ツール「uv」で環境を構築し、`streamlit`、`faiss-cpu`（ベクトルデータベース）、`openai`などの必要パッケージを追加。OpenAI APIキーを設定し、RAGの検索対象となる「knowledge.txt」ファイルを用意します。そして、ドキュメントの読み込み、OpenAI埋め込みAPIによるテキストのベクトル化、Faissによるベクトルインデックスの構築、質問文のベクトル検索（Retrieval）、LLMへのプロンプト組み立て、回答生成（Generation）といった一連のRAG処理を実装した`app.py`を作成し、ローカルで動作させます。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって、この実践的な実装は、RAGが単なる概念ではなく、いかにしてLLMの能力を拡張し、エンタープライズ領域で活用される中核技術となっているかを体感できる貴重な機会となります。実際に手を動かすことで、「簡単なRAGは構築できるが、実用レベルの精度向上には多大な労力が必要」というRAGの本質的な課題を肌で感じることができるでしょう。著者は、今後もRAGの回答精度を上げるための工夫や研究について記事を公開していくと述べており、業務でRAGシステムを構築する際の具体的な指針を提供します。