RAGはもはや、単なる「検索と生成」や単一のパイプラインではありません。

RAGはもはや単なる「検索と生成」や単一のパイプラインではありません。エンタープライズAIのオペレーティングシステムになりつつあります。⬇️

2025年初頭までに、エンタープライズ向け生成AI導入の51%以上がRAGアーキテクチャを採用しています。これはわずか1年前の31%から増加しています。それには正当な理由があります。カスタマーサポートや法務オートメーションから、検索、コンテンツ生成に至るまで、あらゆるものを支えているからです。しかし、現実世界の複雑さは、単純なパイプラインではなく、モジュール化された動的でインテリジェントなシステムアーキテクチャを求めています。単純な検索パイプライン（Naive RAG）として始まったものは、現在、大規模でプロダクションレベルの推論システムのアーキテクチャ上のバックボーンへと進化しています。以下は、進化するRAG設計領域の最も明快な概要の一つです。Naiveな構成からエージェンティックなマルチシステムアーキテクチャまでを網羅しています。

詳しく見ていきましょう：⬇️

Naive RAG（ナイーブRAG） -> ドキュメントを検索し、LLMに渡し、出力を生成する。

構築が迅速
曖昧さ、長いコンテキスト、または情報の矛盾に直面すると脆弱

Retrieve-and-Rerank RAG（検索とリランク） -> 生成前に最も関連性の高い情報を優先順位付けするためのリランク機能を追加。

精度とグラウンディング（根拠付け）を向上
ハルシネーションのリスクを低減

Multimodal RAG（マルチモーダルRAG） -> 検索と推論の対象をテキスト、画像、動画、音声にまで拡張。

非構造化で多様なデータ型を扱う業界において不可欠
ヘルスケア、法務、自動車、製造における新しいアプリケーションを可能にする

Graph RAG（グラフRAG） -> エンティティと関係性にわたる構造化された推論のためにグラフデータベースを組み込む。

説明可能なAIを実現
コンプライアンス、監査、サプライチェーン、ナレッジマネジメントに不可欠

Hybrid RAG（ハイブリッドRAG） -> ベクトル検索、キーワード検索、グラフ検索の戦略を融合。

ユースケース全体で堅牢性と適応性を最大化
プロダクション環境における適合率と再現率のバランスを調整

Agentic RAG (Router)（エージェンティックRAG / ルーター） -> エージェントベースのオーケストレーションを使用して、クエリを専門のツール、インデックス、または検索戦略に動的にルーティングする。

インテリジェントなクエリ処理
自律的なワークフローを実現する中核

Multi-Agent RAG（マルチエージェントRAG） -> 複数のエージェントが分散システム間で連携、推論、検索、実行を行う。

複雑なプランニング、ツールの使用、意思決定をサポート
エンタープライズレベルのAIオーケストレーションとマルチモーダルワークフローの基盤

RAGは単なるパターンではありません。スケーラブルでプロダクション対応可能な生成AIの基盤になりつつあります。単純な検索パイプラインから複雑なマルチエージェント推論システムに至るまで、各実装スタイルは明確な目的を果たしています。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

Ai Base Network (ABN), ABN ASIAは、アカデミアに深く関わり、アメリカ、オランダ、ハンガリー、日本、韓国、シンガポール、ベトナムでの仕事経験を持つ人々によって設立されました。ABN ASIAは、学問とテクノロジーが機会と出会う場所です。最先端のソリューションと優れたソフトウェア開発サービスにより、ビジネスがレベルアップし、グローバルシーンに挑戦できるよう支援しています。私ちの取り組み: より速く。より良い。より信頼性が高くなります。ほとんどの場合、価格も安くなります。

いつでも、ITサービス、デジタルコンサルティング、既製のソフトウェアソリューション、または提案依頼書（RFP）をお探しの際は、お気軽にお問い合わせください。お問い合わせ先は[email protected]です。お客様のテクノロジーに関するニーズにお応えします。