RAGによる社内ナレッジ検索を構築する実践パターン

RAG（検索拡張生成）は、LLMに自社ドキュメントを踏まえて回答させる標準的な手法になりました。しかし、デモと「実務で頼れる社内ツール」の間には大きな隔たりがあります。

私たちのプロジェクトでは、品質を最も左右するのは次の3点です。ドキュメントをどう分割（チャンク化）するか、関連する箇所をどう検索・再ランクするか、そして自信ありげに誤る回答を避けるために、取得したテキストにどれだけ厳密に根拠づけるか。

本記事では、チームが本当に信頼できるナレッジ検索を構築するために、私たちが繰り返し用いているパターンを紹介します。