RAGは「一回検索」では足りない

RAG（Retrieval-Augmented Generation）における「一回検索」の限界と、より高度な検索戦略の必要性を論じています。社内文書をAIに連携させた際に発生する、誤った回答や不安定な応答の問題を指摘し、改善策を示唆しています。

• RAG（Retrieval-Augmented Generation）において、単純な「一回検索」だけでは不十分であることが指摘されている。
• 質問の言葉遣いや文書の分割（チャンク）、意味の言い換えなどが検索精度に影響を与える。
• 検索漏れや、検索結果が多すぎて根拠が埋もれるといった問題が発生する。
• 検索の正しさと生成の正しさを区別し、反復検索や再ランク付けによる評価・改善が必要とされる。
• 最初から複雑な反復検索を導入するのではなく、一回検索での失敗分析から段階的に改善することが推奨されている。