【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
AI要約
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。
AI要約
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。
「生成AIを導入したら業務が速くなった」では終わりません。総務省の2026年新ガイドラインが指摘するのは、AI固有の攻撃面(プロンプトインジェクション・DoS・データポイズニング)を前提に、設計・運用をやり直すという次のステップです。入力層・オーケストレーション層・モデル層・外部接続層の4層分析と、プロンプト非信頼化・RAGの権限管理・出力検査・最小権限原則など7つの再設計ポイントで、実装に落とし込める具体策を解説しています。

