RAGを本番環境で運用するための設計と実装
AI要約
RAGはPoC段階では動いても本番環境で失敗しやすいのは、「検索+LLM」だけの単純設計が原因です。本記事は、Hybrid Search・Re-ranking・metadataを含む本番対応アーキテクチャ、Chunking戦略(500〜1000トークン)、評価指標設計、運用ループを具体的に解説します。データが精度の80%を占めるという実務知見は、プロダクション構築の羅針盤になります。
AI要約
RAGはPoC段階では動いても本番環境で失敗しやすいのは、「検索+LLM」だけの単純設計が原因です。本記事は、Hybrid Search・Re-ranking・metadataを含む本番対応アーキテクチャ、Chunking戦略(500〜1000トークン)、評価指標設計、運用ループを具体的に解説します。データが精度の80%を占めるという実務知見は、プロダクション構築の羅針盤になります。

