RAGでDeep Researchのような深い検索を実現する手法

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、方針の決定と検索を繰り返すことで複雑な質問に回答するための枠組み「PAR RAG」について紹介します。 サマリー Deep Researchを皮切りに、検索と推論を繰り返してこれまでよりも精度の高い検索を実現する機能は普及し始めています。Deep Researchでは検索対象をWeb上のデータとしていますが、検索対象は独自データにすることも可能です。それが今回紹介するPAR RAGです。PAR RAGでは、単純な検索の繰り返しだけではなく、検索結果の評価と検索の計画を組み立てることで更に高い検索精度を実現しています。 エージェントの過剰推論問題 検索を繰り返すことによる問題 LLMが検索を繰り返すことで、より複雑な問題を解決するアプローチにはいくつかの問題があります。特に繰り返しによって発生する問題は、「ずれの蓄積」です。検

[misshiki]

“PAR RAGでは、単純な検索の繰り返しだけではなく、検索結果の評価と検索の計画を組み立てることで更に高い検索精度を実現しています。”

[deejayroka]

“PAR RAGでは、単純な検索の繰り返しだけではなく、検索結果の評価と検索の計画を組み立てることで更に高い検索精度を実現しています”