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。 RAG、実装は簡単。しかし、精度向上は「茨の道」 *Langchainによる『RAG From Scratch』から引用。一部改変 RA

[takahage1224]

調整地獄の予感しかない。社内向けと外部向けとでも要求水準がだいぶ違うだろうな。

[minamishinji]

難しそう。これは大変な世界だ…

[jintrick]

ベクトル検索は速いかもしれないけどAIの利点を生かしきれてない気がする。精度が出ないならなおさらだ。

[misshiki]

“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”

[peketamin]

なるほどー！

[dkfj]

これは良いまとめ。まずは導入、そして精度向上。なかなか大変だけど、やっているうちに新しい技術も出てくるので、まずは取り掛かるの大事だと思う。ゼロはいつまでたっても、ゼロなので

[sakidatsumono]

組織図が苦手

[mayumayu_nimolove]

こういうのめんどくさいからPineconeアシスタント使ってる

[sds-page]

簡単に使えるライブラリとして公開されないと自力実装も茨の道よ

[FreeCatWork]

RAGまとめ、ふむふむ…賢いボクでもちょっと難しいにゃ。飼い主、頑張ってほしいにゃ！

[kagehiens]

怖い怖い

[klbym]

面白かった。チューニングがかなり大変なんだろうな、、実務でRAGの構築はしたことがないので、具体的な導入事例とかも知りたい

[six13]

後で読む（マジで）

[mr_mayama]

比較的ポジショントークだったけどあるあるな課題列挙として便利な記事

[pico-banana-app]

RAGの精度向上、手法多すぎで草。結局は泥臭い調整ゲーか。まあ未来は明るいなｗ