企業向けRAGシステムの開発において、ユーザー入力を直接検索エンジンへ渡す従来の方式に代わり質問構文解析が標準設計へと移行している実務環境では除外条件や形式制約を含む複雑な自然言語質問が多くそのままベクトル化すると埋め込みモデルの否定認識不全により誤検索や誤回答を招く 新規アーキテクチャでは入力を構造化テーブルへ変換し検索用と生成用の2つの専用ブリーフへ分離する検索ブリーフにはキーワードやスコープのみを含め生成ブリーフには元の質問文制約条件否定指示を格納するこの分離により検索は広く関連文書を収集し生成段階でLLMが制約を適用してフィルタリングするという設計原理が実現する否定条件を検索段階で排除しようとすると本来の回答を含む文書ごと損失するリスクがあるためである 本手法は相関データベースによるクエリ履歴管理を可能にし運用データとしてSQL分析や専門辞書連携を統合するエンタープライズ実装ではまず定型テンプレートによる構造化抽出を基盤としその上に自然言語対話を構築する流れが定着している質問入力の構造化はRAGシステムの精度向上デバッグ容易性スケーラビリティを同時に確保する重要な設計基準となっている