RAGとLLM活用の最前線：生成AIの精度と信頼性を高める最新動向

Tech

RAGとLLM活用の最前線：生成AIの精度と信頼性を高める最新動向

要点（3行）

  • RAG（検索拡張生成）は、Hallucination抑制と最新情報活用のため、検索・生成・評価の各段階で高度化。事実性、関連性、応答精度を向上。

  • Self-RAGによる自己評価・修正、RAG-Fusionによる多角的な検索統合、Long Context LLM活用が主要な技術キーポイント。

  • 運用には適切な評価指標と、コスト・レイテンシ・データ鮮度への注意が必要。まずは評価指標の導入と段階的なパイプライン拡張を推奨。

背景（課題/先行研究/最新動向）

大規模言語モデル（LLM）は、その驚異的なテキスト生成能力で多岐にわたる応用を可能にしましたが、いくつかの課題も抱えています。主な課題は、Hallucination（幻覚）と呼ばれる事実に基づかない情報を生成する傾向と、学習データ以降の最新知識の欠如です。これらの課題は、特にビジネスや専門分野での正確性が求められる場面でのLLMの適用を困難にしていました。

この課題を解決するため、「検索拡張生成（RAG）」が注目されています。RAGは、LLMが回答を生成する前に、外部の信頼できる情報源から関連情報を検索し、それをコンテキストとして利用することで、Hallucinationを抑制し、最新情報に基づいた回答を可能にする手法です。TransformerベースのLLMがその基盤を築き、RAGはそれらの未解決点への強力なアプローチとして位置づけられています。

RAG技術は現在も急速に進化しており、直近90日間の最新動向としては、以下のようなアプローチが注目されています。

  • Self-RAG: LLMが生成中に自身の品質を評価し、必要に応じて検索・生成・批判のサイクルを繰り返すことで、生成の質と事実性を向上させるアプローチが2023年10月17日にMeta AIから発表されました[1]。

  • RAG-Fusion: 複数の検索クエリ（元のクエリとLLMが生成した派生クエリ）に対する検索結果をReciprocal Rank Fusion (RRF) で統合し、検索関連性を向上させる手法が2024年3月5日に解説されました[2]。

  • Long Context LLM: Gemini 1.5 Proが100万トークンという大幅なコンテキストウィンドウを実現し、RAGにおけるコンテキスト管理の簡素化と大規模ドキュメントの直接利用の可能性を2024年2月21日にGoogle Cloudが示しました[3]。

  • Multi-hop RAG / Graph-based RAG: 複雑な多段階推論を要する質問に対し、知識グラフを用いてエンティティ間の関係性を捉え、検索パスを多段階で構築するRAGシステムが2024年4月3日にAWSから紹介されました[4]。

  • RAG評価指標の進化: RAGシステムの評価には、従来のLLM評価に加え、検索関連性、生成の事実性、コンテキストへの接地性といった新しい指標が重要とされ、RagasやARESのようなツールが2024年1月24日にMLflowのドキュメントで解説されました[5]。

提案手法 / モデル構造

最新のRAGシステムは、単に情報を検索してLLMに渡すだけでなく、検索クエリの拡張、検索結果の統合、生成された回答の自己評価といった多段階のプロセスを通じて、精度と信頼性を向上させています。ここでは、これらの最新動向を取り入れたRAGパイプラインの概念を示します。

基本的なRAGパイプラインは「前処理（クエリ拡張）→ 表現（情報検索）→ 推論（プロンプト構築とLLM生成）→ 後処理（回答の精査）」のステップで構成されます。最新の手法はこれらの各ステップを強化します。

  • クエリ拡張: ユーザーの原始的なクエリから、LLMがより多様で網羅的な検索クエリを生成します。RAG-Fusion [2] のように、これらの派生クエリを用いて複数の検索を行い、検索結果の網羅性を高めます。

  • 情報検索と統合: 複数の検索結果をReciprocal Rank Fusion (RRF) などの手法で統合し、関連性と鮮度を考慮して最も適切なコンテキストを選出します。

  • プロンプト構築: 選出されたコンテキストとユーザーの質問を、明確な指示（引用を求める、相対日付を避けるなど）とともにLLMへのプロンプトとして構築します。Long Context LLM (例: Gemini 1.5 Pro [3]) は、より大量の情報を直接プロンプトに含めることを可能にします。

  • LLM生成と自己評価: LLMが初期回答を生成した後、Self-RAG [1] の概念を取り入れ、LLM自身が生成された回答の事実性やコンテキストへの適合性を評価します。必要であれば、追加の検索や回答の修正を指示するフィードバックループを回します。

Mermaid図

graph TD
    A["ユーザーリクエスト"] --> B{"クエリ拡張"};
    B --> B1["LLMによる多様な検索クエリ生成"];
    B1 --> C["検索エンジン/ベクトルDB"];
    C --> D["検索結果集合"];
    D --> E["RRF(\"Reciprocal Rank Fusion\") |複数の検索結果統合|"];
    E --> F["コンテキスト準備 |チャンキング/関連性フィルタリング|"];
    F --> G["プロンプト構築 |命令+コンテキスト+質問|"];
    G --> H["LLM生成"];
    H --> I{"自己評価/批判 (Self-Reflection)"};
    I -- 要再検索/修正 --> F;
    I -- 完了 --> J["最終回答"];
    J -- [n] 引用付き --> A;

    subgraph 最新RAGパイプラインの進化
        B -- RAG-Fusionの概念 --> E
        H -- Self-RAGの概念 --> I
    end

擬似コード/最小Python

# RAG Inference Pipeline (最新動向を考慮した拡張例)


# 入力: query(str), db_client(Any: ベクトルDB/検索エンジンのクライアント), llm_client(Any: LLM APIクライアント)


# 出力: answer(str; 本文中に [n] 引用)


# 計算量: n=LLM入力トークン長, m=検索ドキュメント数, k=生成クエリ数


#         O(k * 検索レイテンシ + m * ランキング + n * LLM推論_per_iteration)


# メモリ: LLMモデルサイズ + コンテキストウィンドウサイズによるKVキャッシュ + 検索結果バッファ

import datetime
from typing import Any, List, Dict

def answer_with_advanced_rag(query: str, db_client: Any, llm_client: Any) -> str:

    # 1) クエリ拡張 (RAG-Fusionの一部)


    # LLMに元のクエリから派生する複数の検索クエリを生成させる


    # 例: "最新のRAG動向" -> ["RAG 最新論文", "LLM RAG進化", "生成AI 信頼性向上"]


    # 計算量: O(LLM生成トークン数_for_queries)

    expanded_queries = llm_generate_queries(query, llm_client, num_queries=3)
    all_queries = [query] + expanded_queries

    # 2) 根拠ドキュメント検索


    # 各クエリで検索し、Reciprocal Rank Fusion (RRF) で結果を統合 [2]

    retrieved_docs = []
    for q in all_queries:

        # 検索はベクトル類似度、キーワードマッチング、セマンティック検索などを組み合わせる


        # 関連性と鮮度を考慮してフィルタリング（例：直近90日以内を優先）


        # 各ドキュメントは {'title': str, 'date_jst': datetime.datetime, 'snippet': str, 'score': float} 形式と仮定

        retrieved_docs.extend(db_client.search(q, top_k=10))

    # RRFで統合・ランク付け。重複排除、関連性スコア正規化も行う。


    # 計算量: O(m * log m) または O(m) for RRF

    ranked_context = reciprocal_rank_fusion(retrieved_docs, top_m=8, freshness_weight=0.2) # JST具体日付も考慮

    # 3) プロンプト構築


    # 指示: 断定は [n] を伴う / 相対日付禁止 / Markdown で表・図を含める / 回答は日本語


    # Gemini 1.5 ProのようなLong Context LLM [3] は大量のコンテキストを直接受け入れられる


    # 計算量: O(n) for string concatenation

    prompt = build_rag_prompt(query, ranked_context, require_citations=True, locale="ja-JP")

    # 4) LLM生成 (初期回答)


    # 低温度・事実性優先のパラメータ設定


    # 計算量: O(n * LLM_compute_per_token)

    initial_answer = llm_generate(prompt, llm_client, temperature=0.3, top_p=0.9, max_tokens=1600)

    # 5) 自己評価と修正 (Self-RAGの概念を模倣) [1]


    # LLM自身に初期回答の事実性、関連性、コンテキストへの接地性を評価させる


    # 必要に応じて追加検索クエリ生成や回答修正を行うループ


    # 計算量: O(k_critique * LLM_compute_per_token + k_critique * 検索レイテンシ)

    final_answer = self_reflect_and_revise(initial_answer, query, ranked_context, db_client, llm_client)

    return final_answer

# 以下はダミー関数、実際のシステムではそれぞれのモジュールを実装

def llm_generate_queries(query: str, llm_client: Any, num_queries: int) -> List[str]:

    # LLMを呼び出して追加の検索クエリを生成するロジック


    # (例: prompt="以下の質問から、関連する検索クエリを3つ生成してください。質問: {query}")

    return [f"{query}の関連情報", f"{query}に関する最新研究"]

def reciprocal_rank_fusion(docs: List[Dict], top_m: int, freshness_weight: float) -> List[Dict]:

    # RRFアルゴリズムと鮮度による重み付けを実装


    # docs: ドキュメントのリスト、各ドキュメントは 'score' (検索エンジンからの関連度) と 'date_jst' を持つ


    # (実装省略: 複数の検索結果のスコアをRRFで統合し、鮮度を加味してランキング)


    # 例として、単純なスコアと鮮度の日数差による並べ替え

    return sorted(docs, key=lambda x: x.get('score', 0) + freshness_weight * (datetime.datetime.now() - x.get('date_jst', datetime.datetime.min)).days, reverse=True)[:top_m]

def build_rag_prompt(query: str, context: List[Dict], require_citations: bool, locale: str) -> str:

    # プロンプトテンプレートを構築するロジック

    formatted_context = "\n".join([f"ソース[{i+1}]: {d['title']} ({d['date_jst'].strftime('%Y年%m月%d日')})\n{d['snippet']}" for i, d in enumerate(context)])

    citations_instruction = "断定する場合は必ず文末に `[出典番号]` を付けてください。" if require_citations else ""
    date_instruction = "相対的な日付表現は避け、具体的な日付（例: 2024年4月3日）を使用してください。"

    return f"""
以下の情報ソースに基づいて、ユーザーの質問に{locale}で回答してください。
回答は必ず情報ソースから得られる事実のみに基づき、{citations_instruction}
{date_instruction}
Markdown形式で、必要に応じて表や図を含めてください。

## 情報ソース

{formatted_context}

## ユーザーの質問

{query}

## 回答

"""

def llm_generate(prompt: str, llm_client: Any, temperature: float, top_p: float, max_tokens: int) -> str:

    # LLM APIを呼び出すダミー関数


    # (実装省略)

    return f"これは{prompt}に対するLLMの生成回答です。Self-RAGやRAG-Fusionにより精度が向上しています。[1][2]"

def self_reflect_and_revise(answer: str, query: str, context: List[Dict], db_client: Any, llm_client: Any, max_iterations: int = 2) -> str:

    # LLMが自身の回答を評価し、修正するロジック [1]

    current_answer = answer
    for i in range(max_iterations):

        # LLMに回答の事実性、関連性、接地性を評価させるプロンプトを構築

        critique_prompt = f"""
        以下の質問とコンテキスト、および生成された回答を評価してください。
        回答が事実に基づいているか、コンテキストと矛盾しないか、質問に完全に答えているかを評価し、必要であれば修正案を提示してください。
        ---
        質問: {query}
        コンテキスト: {context}
        回答: {current_answer}
        ---
        評価と修正案:
        """
        critique_response = llm_generate(critique_prompt, llm_client, temperature=0.1, top_p=0.9, max_tokens=500)

        if "修正不要" in critique_response or "適切な回答" in critique_response:
            break # 修正が不要であればループを抜ける

        # 修正案に基づき、LLMに追加の検索や回答の再生成を指示

        revision_prompt = f"""
        以下の質問とコンテキスト、および修正案に基づいて、回答を再生成してください。
        ---
        質問: {query}
        コンテキスト: {context}
        修正案: {critique_response}
        ---
        再生成された回答:
        """
        current_answer = llm_generate(revision_prompt, llm_client, temperature=0.2, top_p=0.9, max_tokens=1600)
    return current_answer

計算量/メモリ/スケーリング

RAGシステムの性能は、検索フェーズとLLM推論フェーズの両方に依存します。

計算量

  • 検索フェーズ:

    • クエリ拡張: LLMによる派生クエリ生成の計算量は、生成されるトークン数に依存します。

    • 情報検索: 複数の検索エンジンやベクトルデータベースへのクエリ発行と、その結果を統合する処理（RRFなど）の計算量。ドキュメント数M、検索クエリ数Kに対して、O(K * SearchLatency + M * LogM) (RRFの場合、Mは統合前のドキュメント総数) となります。

  • LLM推論フェーズ: LLMへの入力トークン長Nと出力トークン長L、LLMのモデルサイズに依存し、一般的にO(N * L * ModelCompute)となります。長大なコンテキストウィンドウ（例: Gemini 1.5 Proの100万トークン [3]）は、より多くの情報を処理できる反面、その処理能力の代償として推論コストとレイテンシが増大する可能性があります。

  • 自己評価・修正: Self-RAG [1] のような多段階プロセスでは、追加のLLM呼び出しと検索が繰り返されるため、反復回数に応じて計算量はさらに増加します。

メモリ

  • LLMモデル: モデル自体のパラメータが大きく、GPUメモリを大量に消費します。

  • KVキャッシュ: コンテキストウィンドウの拡大は、Attentionメカニズムにおけるキー・バリュー（KV）キャッシュのメモリ要件を増大させます。効率的なKVキャッシュ管理（例: StreamingLLMなど）や、部分的なAttentionメカニズムが、長文コンテキスト処理のメモリ効率改善のために研究されています。

  • ベクトルデータベース: 検索に利用するベクトルデータベースのインデックスも、格納するデータの量に応じて大量のメモリまたはストレージを消費します。

スケーリング

  • データ鮮度: 高頻度で更新される情報源（例: ニュース、株価）に対して、リアルタイムに近い鮮度を保つには、インデックスの増分更新やストリーミング処理が必要となり、スケーリングの複雑さが増します。

  • トラフィック: 高トラフィック環境では、検索エンジンとLLMの並列処理、分散推論、キャッシング戦略が不可欠です。RAGの各コンポーネントがボトルネックにならないよう、適切なインフラ設計が求められます。

  • コスト: LLMのAPI利用料金と検索インフラの運用コストが主要なコスト要因となります。特に、多段階のLLM呼び出しを伴うSelf-RAGのような手法は、コストが増加しやすい傾向があります。

実験設定/再現性

本記事は概念的なフレームワークの提示であるため、具体的な実験設定や数値は示しません。しかし、RAGシステムの品質保証には厳密な評価が不可欠です。

RAGシステムの評価には、以下の要素の再現性を確保する必要があります。

  • 検索インデックス: 検索対象となるドキュメントのコレクションとそのベクトルインデックスのスナップショット。

  • 評価データセット: 質問と期待される参照回答、評価基準（事実性、関連性など）を明記したデータセット。

  • LLMのシード固定: LLMの生成のランダム性を制御するための乱数シード。

  • ハイパーパラメータ: 温度（temperature）、top-p、top-k、検索の深さ（top-m）など、システムを構成するすべての設定値。

評価ツールとしては、Ragas [5] やARESのようなフレームワークが有用です。これらのツールは、検索されたコンテキストの関連性（Context Relevance）、生成された回答の事実性（Faithfulness）、回答のコンテキストへの接地性（Groundedness）、回答の品質（Answer Quality）などを定量的に測定するための指標とツールを提供します。例えば、2024年1月24日にはMLflowのドキュメントでRAG評価の重要性が解説されています[5]。

結果（表）

以下は、RAGの様々な手法を比較した概念的な表です。各手法の特性を理解するために役立ちます。

手法 事実性 (F1) コンテキスト関連性 (MRR) 質問応答品質 (BLEU/ROUGE) レイテンシ (ms) コスト ($/推論) 備考
Vanilla RAG 中 中 中 短 低 基本的な検索拡張、Hallucinationリスクあり
RAG-Fusion [2] 中高 高 中高 中 中 複数クエリからの情報統合、網羅性向上
Self-RAG [1] 高 高 高 長 高 LLMの自己評価による精度向上、高コスト
Graph-based RAG [4] 高 中高 高 中 中高 複雑な推論に強い、知識グラフ構築が必要

考察（仮説と根拠を分離）

RAGの最新動向は、単なる情報検索と生成の組み合わせから、LLMの推論能力を検索・評価・修正のサイクル全体に活用する方向へと進化していると考察できます。

  • Self-RAG [1]は、LLMが自身の生成物に対する批判的思考を持つことで、Hallucinationを能動的に抑制し、生成の信頼性を高める画期的なアプローチです。これは、LLMが単なる生成器ではなく、より自律的なエージェントとしての役割を担い始めていることを示唆します。ただし、反復プロセスによるレイテンシとコストの増加が運用上の主要な課題となります。

  • RAG-Fusion [2]は、検索精度を向上させることでLLMに提供されるコンテキストの質を高め、結果としてHallucinationの発生を低減します。実装が比較的容易であり、既存のRAGシステムにも組み込みやすいため、即効性の高い改善策として有効です。

  • Long Context LLM (Gemini 1.5 Pro [3]) は、大量の情報を一度に扱えるため、コンテキスト管理の複雑さを軽減し、より広範な知識に基づいた回答が可能になります。これにより、従来のRAGで必要とされた複雑なチャンキングやサマリーのステップを簡素化できる可能性があります。一方で、長文コンテキスト内での「Lost in the Middle」問題への対処や、関連情報の効率的な抽出が引き続き重要となります。

  • Graph-based RAG [4] は、複雑な質問に対する多段階推論能力を向上させ、エンティティ間の関係性を活用することで、より深い理解に基づく回答を可能にします。これは、単なるキーワードマッチングやセマンティック検索では捉えきれない、構造化された知識の活用がRAGの次なるフロンティアであることを示唆します。知識グラフの構築・維持にはコストがかかりますが、特定のドメインにおける高い効果が期待できます。

これらの技術は、Hallucinationの削減、事実性の向上、最新情報の活用というRAGの主要な課題を多角的に解決しようとしています。最適なRAGシステムは、ユースケースに応じてこれらの手法を組み合わせるハイブリッドアプローチになるだろうと推測されます。

失敗例・感度分析

RAGシステムを運用する上で、いくつかの失敗例とハイパーパラメータの感度について理解しておく必要があります。

  • Lost in the Middle問題: 長いコンテキストウィンドウを持つLLMであっても、関連情報がコンテキストの中央部分に埋もれている場合、LLMがそれを見落とし、回答に反映できないことがあります。これはコンテキストの提示順序や、関連性の重み付けロジックに敏感です。例えば、2024年2月21日に発表されたGemini 1.5 ProのようなLong Context LLM [3] でも、この問題は完全に解消されたわけではありません。

  • Hallucinationの完全排除の難しさ: 最新のRAG手法でもHallucinationを完全にゼロにすることは困難です。特に、検索結果が不完全だったり、矛盾する情報が含まれていたりする場合、LLMは誤った情報を生成するリスクがあります。Self-RAG [1] はこのリスクを低減しますが、完璧ではありません。

  • 古い情報の検索: データソースのインデックスが最新でない場合、RAGは古い情報を参照し、誤った回答を生成する可能性があります。リアルタイムに近い情報鮮度の維持は、特に頻繁に情報が更新されるドメインにおいて運用上の大きな課題となります。

  • ハイパーパラメータの感度: LLMの温度（temperature）、top-p、top-k、検索の深さ（top-m）などは、生成される回答の多様性、事実性、関連性に大きく影響します。特に温度を高く設定しすぎると、創造的だがHallucinationのリスクが高い回答になりやすく、低いと定型的だが正確な回答になりやすい傾向があります。これらのパラメータは、ターゲットとするアプリケーションの要件に合わせて慎重に調整する必要があります。

限界と今後

RAG技術は目覚ましい進歩を遂げていますが、まだいくつかの限界があり、今後の研究開発の方向性を示唆しています。

限界

  • 複雑な多段階推論: 現在のRAGは、検索によって得られた情報を基に回答を生成しますが、人間のような複雑な推論や問題解決能力はまだ限定的です。特に知識グラフが未整備なドメインでは、複雑な質問への対応が困難です [4]。

  • リアルタイム性とデータ鮮度: 高頻度で更新される情報（例: 株価、ニュース速報）に対して、リアルタイムにインデックスを更新し続けるのはコストと技術的課題を伴います。

  • データソースの品質依存: 検索に利用するデータソースの品質（網羅性、正確性、バイアス）が直接RAGの出力品質に影響します。低品質なデータソースでは、RAGのメリットを十分に享受できません。

今後

  • エージェントRAG: LLMが自律的にタスクを分解し、ツールの利用（検索、計算、コード実行など）を計画・実行・評価するエージェントフレームワークにRAGを組み込むことで、より複雑な問題解決能力が期待されます。LLMがいつ、どのように検索ツールを使うべきかを自律的に判断する能力が強化されるでしょう。

  • マルチモーダルRAG: テキストだけでなく、画像、音声、動画などの非構造化データからの情報検索と生成を組み合わせることで、より豊かなコンテキストを理解し、多様な表現形式で回答できるようになります。

  • 強化学習との融合: RAGシステム全体の評価指標（事実性、ユーザー満足度など）を報酬として、強化学習を用いてRAGパイプラインの各モジュール（クエリ拡張、検索戦略、生成プロセス）を最適化する研究が進むでしょう。これにより、ヒューリスティックな設計に頼らず、データ駆動でRAGシステムの性能を向上させることが可能になります。

初心者向け注釈

  • RAG (Retrieval Augmented Generation: 検索拡張生成): 大規模言語モデル (LLM) が、インターネット検索やデータベースから最新かつ関連性の高い情報を取得し、その情報に基づいて回答を生成する技術。LLMの弱点であるHallucination（幻覚）と、学習データ以降の最新知識の欠如を補います。

  • LLM (Large Language Model: 大規模言語モデル): 大量のテキストデータで事前学習された、非常に大規模なニューラルネットワーク。自然言語の理解、生成、翻訳など、多様なタスクを実行できます。

  • Hallucination (幻覚): LLMが事実に基づかない、誤った情報をあたかも事実であるかのように生成してしまう現象。RAGはこの問題を軽減することを目的の一つとしています。

  • トークン: LLMがテキストを処理する際の最小単位。単語、句読点、記号などがトークンとして扱われます。コンテキストウィンドウのサイズは、LLMが一度に処理できるトークンの最大数を指し、LLMが一度に「目を通せる」テキストの量を示します。

  • Attentionメカニズム: Transformerモデルの核となる技術で、入力シーケンスの異なる部分間の関係性を学習し、どの情報に「注意」を払うべきかを判断します。KVキャッシュ（Key-Value Cache）は、このAttention計算の中間結果を保存し、推論速度を向上させるための仕組みです。

参考文献（リンク健全性チェック済み）

  1. Meta AI. “Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection”. arXiv. 2023-10-17. https://arxiv.org/abs/2310.11511

  2. Towards Data Science. “RAG-Fusion: Optimizing Retrieval Augmented Generation with Reciprocal Rank Fusion”. 2024-03-05. https://towardsdatascience.com/rag-fusion-optimizing-retrieval-augmented-generation-with-reciprocal-rank-fusion-4ad70ac96c34

  3. Google Cloud Blog. “Gemini 1.5 Pro: A Million Token Context Window”. 2024-02-21. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-1-5-pro-a-million-token-context-window

  4. AWS Machine Learning Blog. “Building a Knowledge Graph based RAG system for complex queries”. 2024-04-03. https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-a-knowledge-graph-based-rag-system-for-complex-queries/

  5. MLflow Docs. “Evaluating RAG: Metrics and Tools”. 2024-01-24. https://www.mlflow.org/docs/latest/llms/rag-evaluation/index.html

ライセンス：本記事のテキスト/コードは特記なき限り CC BY 4.0 です。引用の際は出典URL（本ページ）を明記してください。
利用ポリシー もご参照ください。

コメント

タイトルとURLをコピーしました