RAGの高速化と精度向上：ANNとリランキングの実装解説

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の高度な技術として、高速検索と再ランク付けの仕組みが不可欠です。第5回では、Approximate Nearest Neighbors（ANN）とRerankingの理論と実装について解説します。 まず、ANNは大規模な知識ベースにおける検索速度の課題を解決します。正確なベクトル検索（Exact Search）は、文書数が数千程度なら問題ありませんが、数百万～数十億のデータになると処理が極めて遅くなり、メモリも膨大に消費されます。これに対し、ANNアルゴリズム（例：FAISS、HNSW）はベクトルをグラフや木構造にインデックス化することで、全検索を避けて高速に類似度の高い候補を抽出します。結果として、精度のわずかな低下（通常1％未満）を許容することで、処理速度が100〜1000倍に向上します。この特性により、リアルタイム応答が求められるRAGシステムではANNが必須です。 しかし、ANNは「大まかな関連性」は保証しても、結果の順序が最適とは限りません。そのため、次のステップとしてRerankingが登場します。ANNで得られた候補文書に対して、より高度なモデル（例：cross-encoderや大規模言語モデル）がクエリとの文脈的整合性を再評価し、正確な順位付けを行います。たとえば「軽量ランニングシューズ」を検索した場合、ANNは「軽いシューズ」を多数抽出しますが、Rerankingにより「マラソン用に最適化されたモデル」をトップに押し上げます。これにより、最終的な出力精度が飛躍的に向上します。 実装では、まず文書群をEmbedderでベクトル化し、FAISSに格納します。その後、クエリをエンベッドしてANNで高速検索を行い、得られた候補を再ランカーで再評価・並べ替えます。この2段階の処理により、高速性と高精度の両立が実現します。 まとめると、ANNはスケーラビリティを、Rerankingは精度を、それぞれ補完する技術です。両者の組み合わせは、実用的なRAGシステムの基盤を形成します。