RAGは、LLMに「社内資料や独自ドキュメント」を参照させて、より正確に答えさせるための現実的な仕組みです。
この記事を読むと、RAGの定義と流れ、LLM単体との違い、どんな用途で効くのかが、迷わず掴めます。
RAGとは何か
RAGは Retrieval-Augmented Generation の略で、直訳すると「検索で拡張された生成」です。
ポイントは、LLMの外側に「知識ベース（文書群）」を持ち、質問が来たときに関連箇所を探してから回答させることです。
LLMは文章生成が得意ですが、学習後に増えた情報を自動では取り込めず、さらに一度に読める文量（コンテキスト）にも限界があります。そこで、必要な情報だけを都度取り出して渡すのがRAGです。
LLM単体と何が違うのか
LLM単体の回答は、基本的に「学習済み知識」と「質問文からの推測」に頼ります。
そのため、もっともらしく見えても事実がズレたり、更新された情報に追従できなかったりします。
わかりやすい例は「カットオフ」による制限で、AIのモデルは学習した情報の最終時点より後の出来事や更新情報を知りません。
RAGでは、回答の材料を文書から取得してから生成するため、根拠のある回答に寄せやすく、最新の社内ナレッジや運用ドキュメントにも対応できます。
RAGを利用すれば、LLMの強み（要約・言い換え・自然な文章化）を活かしつつ、弱み（知識の固定・誤り）を外部データで補うことができます。
なぜローカルで試すのか
RAGはクラウドのLLMサービスでも構築できますが、ローカルで動かすことには明確な利点があります。
ひとつは、データを外に出さずに使えることです。社内資料や個人メモ、未公開原稿などを知識ベースにする場合、クラウドに送信しないだけで設計の自由度が大きく上がります。
もうひとつは、仕組みを理解しやすい点です。検索された文書やLLMに渡る文脈を直接確認できるため、RAGが「なぜその答えになったのか」を追いやすくなります。これは精度調整において重要です。
コスト面でも、ローカル環境は試行錯誤に向いています。API課金を気にせず検証でき、モデルや設定を自由に切り替えられます。RAGを学ぶ初期段階では、軽量なローカル構成で全体像を掴むことが最短ルートになります。
何ができるのか
RAGが効くのは、答えの根拠が文書に存在し、かつ内容が更新されやすい領域です。
たとえば、カスタマーサポートのFAQや運用マニュアルの参照、社内ドキュメント検索、特定分野の専門知識を前提にしたQ&Aなどが代表例です。
逆に、知識ベース自体が薄い、質問が曖昧すぎる、あるいは「検索しても載っていない」場合は、RAGでも精度が出ません。RAGは万能ではなく、データ設計と検索品質が成否を決めます。
本記事では、過去の書籍を活用して「語り部」を構成してみます。
(実例)
参考文献・出典
RAGという考え方の原点は、Lewisらの論文「Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks」です。
実装目線では、LLMの知識が固定でコンテキストに限界があること、検索で外部知識を引くことがRAGの基礎である点が、LangChain公式ドキュメントやLlamaIndex公式ドキュメントでも整理されています。
OpenAI CookbookにもRAGの実例がまとまっています。
まとめ
RAGは、LLMに「自分のデータ」を参照させて、回答の正確性と更新性を上げるための仕組みです。
まずは定義と流れを押さえ、次に「どんなデータを知識ベースにするか」を決めると、実装の迷いが減ります。
次回は、ローカルで試せる最小構成（OllamaとLLM、Python、ベクトルDB）に落として、手を動かす段取りを作ります。
