RAGで非構造データを整理する手法「BookRAG」
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。 今回は、非構造データから構造データとナレッジグラフを構成して、質問に応じた検索手法を実行することで高い精度を実現する手法「BookRAG」を紹介します。 サマリー RAGはこれまでチャンク化した文書を検索するや、ナレッジグラフを構築して検索する手法など様々な手法が提案されて来ましたが、それぞれ苦手な検索(詳細は後述の課題意識で説明)が存在し精度に限界がありました。 「BookRAG」はツリー構造データとナレッジグラフを組み合わせたうえで、検索に利用可能な処理を11種類作成し、検索時に適切な処理を選択することで高い精度を実現できる手法となっています。 課題意識 既存手法の課題 RAGはこれまで様々な手法が提案されてきましたが、苦手な検索も存在します。 一般的なチャンク化した文書を検索するRAGでは、離れた場所の内容同士の関係性を捉える
RAGの精度向上手法、がっつりまとめ【2025年】
この記事は何 ナレッジセンスでは、エンタープライズ向けにRAGサービスを提供しています。その中で「RAGは簡単に作れるけど、精度を上げるのは難しい」という課題に日々向き合っています。本記事は、2024~2025年に公開された研究や事例をもとに、RAGの回答精度を高める代表的なアプローチを ざっくりまとめたものです。 ざっくりサマリー この記事では、企業の社内データを利用したRAG、特に大企業で「エンタープライズRAG」での実装手法についてざっくり理解します。まず、エンタープライズRAGでのよくある課題をお伝えします。その上で、2025年現在の最新動向を踏まえ、評価手法のような基本戦略から、ちょっと高度なテクニックまで、RAGの精度を向上手法を概観します。 （エンタープライズRAGとは、社内の膨大なデータをLLMが活用可能にするためのソリューションのことです。） RAG、実装は簡単。しかし、
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