上級実践シナリオ・シナリオ4

RAG 実践

企業ナレッジベース、プライベート文書アシスタント、長文コード解析シーンを対象に、コーパス準備、検索パイプライン設計から効果評価、継続的最適化までの RAG 導入フロー全体を習得し、RAG を真に反復可能なエンジニアリングシステムへと仕上げます。

学習目標

RAG-DD のエンドツーエンド実装フローを理解し、問題をコーパス、検索、生成の各層に分解して検証できるようにする

ナレッジベースの分割、メタデータ、更新機構、権限境界を設計できる

検索、再ランキング、コンテキスト組み立ての間の重要なトレードオフを把握する

評価セットと失敗の振り返りを通じて RAG の効果を継続的に最適化できる

問題の定義：ユーザーの問題の種類、許容できる遅延、回答の信頼性要件、および出典の引用が必要かどうかを明確にします。

コーパスガバナンス：ドキュメントを整理し、重複を排除し、タグを付け、更新時間と権限の境界を設定して、汚れたデータをそのままナレッジベースに入れないようにする。

検索設計：チャンク分割戦略、ベクター検索またはハイブリッド検索、再ランキングの必要性、そして最終的にモデルへ注入するコンテキスト構造を決定する。

評価の反復：ヒット率、再現率、回答精度、失敗サンプルの振り返りを通じて、分割、検索、Prompt を継続的に改善する。

実践原則：まずは「なぜこの答えになるのかを説明できる」RAG を作り、その後で「より賢く見える」回答品質を追求する。

AI に履歴 FAQ、チケット、ドキュメント目次から評価用の問題セットを生成させ、クエリの言い換え、あいまいな言い回し、ロングテールのシナリオをカバーします。

重点は「AI に自分自身を評価させる」ことではなく、AI により広い範囲をカバーするテストサンプルを素早く構築させることです。

目的：従業員が自然言語で制度、手順、FAQ、アーキテクチャ文書を検索し、出典付きの回答を返せるようにする。

目標：コードコメント、README、アーキテクチャ設計ドキュメント、モジュール境界情報を組み合わせて、開発者が実装ロジックを素早く特定するのを支援する。

シナリオに応じて RAG のコーパス、分割、検索パイプラインを設計できる

ベクトル検索、ハイブリッド検索、再ランキングの適用範囲を理解する

最小限で実用的なRAG評価セットと失敗の振り返りメカニズムを構築できる

出典の引用、権限制御、知識更新の問題をどう扱うかを知っている

RAG を単発の Prompt 技巧ではなく、エンジニアリングシステムとして設計できる