AI検索の精度を左右する「ドキュメント取得」の最適化手法5選

AI検索におけるRAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの成功は、最も関連性の高いドキュメントを正確に選択する「ドキュメント取得」の段階にかかっている。このステップが不十分だと、どんなに高性能な大規模言語モデル（LLM）を使っても、誤った回答や幻覚（hallucination）が生じる。本記事では、このドキュメント取得の最適化手法を解説し、実用的な技術とその利点を紹介する。 従来のアプローチとして、ユーザーの質問をベクトル化し、事前に埋め込み済みのドキュメント群と類似度を比較する「埋め込み類似度検索」が主流。また、キーワードベースのTF-IDFやBM25も使われているが、厳密な語の一致に依存するため、意味の通じない表現には弱い。 これを改善するための先進的手法として、「文脈的取得（Contextual Retrieval）」が注目されている。Anthropicが2024年9月に提唱したこの手法では、ドキュメントのチャンクに、その上下文（例えば契約書の日付や住所など）を含むようにLLMで再生成。これにより、意味の断片化を防ぎ、より正確な文脈を保持したチャンクが得られる。さらに、BM25（キーワード検索）と埋め込み検索を組み合わせ、両方の結果を統合することで、再現率（recall）を高める。 また、単に取得するチャンク数を増やす方法も有効だが、コンテキストの過剰（context bloat）やコスト増加のリスクがある。これを補うのが「再ランキング（reranking）」。事前に類似度スコアを付けたチャンクを、専用モデルで再評価することで、関連性の高いものだけを上位に配置できる。Qwen Rerankerなど、専用モデルの活用が効果的。 さらに、LLM自体を使ってチャンクの関連性を検証する「LLM検証」も有効。各チャンクに対して「この内容がユーザーの質問に役立つか？」を判断させ、無関係な情報をフィルタリング。ただし、API呼び出し回数が増えるためコストと遅延の懸念がある。 これらの技術により、RAGシステムの精度と信頼性が大きく向上。特に、幻覚の削減、コンテキストのノイズ低減、ユーザーの満足度向上といった実用的メリットが得られる。ドキュメント取得の最適化こそが、RAGの本質的な成功の鍵である。