なぜ「AIにたくさん読ませる」だけでは足りないのか ─ 出版現場の問いから生まれた「参照可能性」の実証（NLP2026）

【2026年最新】RAG精度改善技術のカオスマップ─ 74の技術を6カテゴリで構造的に整理した

RAG精度改善は簡単に作れても、実運用では「関係ない文書ばかりヒット」「ハルシネーション多発」という壁にぶつかります。この記事は、HyDEやGraphRAGなど74の技術を「DB構築→検索クエリ生成→検索→後処理→生成パイプライン→LLMモデル」の6カテゴリ17小分類で整理。自分のRAGのボトルネックを特定し、対応する技術を素早く見つけられる実践的なガイドになっています。