RAGパイプラインの設計と運用

RAGの基本構成

Retrieval-Augmented Generationは、検索と生成を組み合わせる手法だ。

設計のポイント

1. チャンク分割の粒度
2. 埋め込みモデルの選定
3. ベクトルDBの選択
4. リランキングの導入

運用で学んだこと

• チャンクサイズは512トークンが安定
• ハイブリッド検索（ベクトル+全文）が精度高い
• 定期的なインデックス再構築が必要

まとめ

RAGは構築より運用が難しい。