ケースファイルRAG設計：フォルダ解析でリレーショナルテーブル構築する

企業の文書知能システムにおけるRAG技術の新たな展開として、保険請求や医療記録といった異種ドキュメントの束であるケースファイルの処理手法が提唱されている。従来のトップK検索や全ファイル一括プロンプトは、欠落ドキュメントの確認や複数ファイル間での値比較に無力であり、長文コンテキストにおけるモデルの精度低下も招く。これに対し、検索駆動から相関テーブル駆動への転換が求められている。 実装の第一歩は、ファイル処理前に業務プロセスに基づき期待されるドキュメント一覧を定義することだ。各ファイルの役割、提出条件、支払い可否のブロック有無をフィールド化し、受信ファイルとの照合を行う。分類モデルの信頼スコアを組み合わせることで、正常に受理されたファイル、要件を満たさない欠落ファイル、誤って格納された不明ファイルを自動分類する。これにより検索失敗ではなく、業務上の提出不備を明確な判断として出力できる。 さらに、ファイル跨ぎの矛盾検証のため、比較対象フィールドペアを宣言的に定義し、抽出値を正規化された構造化データで照合する。形式差異を処理した結果、不一致が発生した場合は出典ドキュメントとページ番号を特定する。これらを統合し、現在ステータスと最終判定を記したケース状態オブジェクトを生成する。 この設計はRAGを情報検索からワークフロー自動化とコンプライアンス検証基盤へ昇華させる。標準ベンチマークでは評価が難しい分野だが、実務ケースとの比較検証により精度測定が可能となる。ドキュメント構造を相関テーブルとして先取りし、大規模言語モデルの呼び出しをその後に行う一連のプロセスは、実務環境におけるRAGの実用性と信頼性を飛躍的に高めるものと期待されている。