検索結果を増やす前に見るRAG設計――責務分離で失敗の根本原因を特定する
検索結果を増やす前に見るRAG設計――責務分離で失敗の根本原因を特定する
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ジャンル | AI |
| 日付 | 2026-06-14 |
| 元記事 | Zenn |
要約
RAGシステムの品質が低いとき、多くの開発者は「検索件数を増やす」対処を試みるが、根本原因はクエリ生成・エビデンス検索・LLM生成の各責務のどこかにある。本記事はRAGの失敗モードをquery（クエリ品質）・evidence（検索品質）・generation（生成品質）の3レイヤーに分類し、それぞれの診断手順を体系化している。特に「クエリの曖昧さ」と「チャンクの粒度」が最多障害点である点を実例で示す。闇雲にパラメータを変える前にボトルネックを特定することで、検索コストと応答精度のトレードオフを最適化できると主張しており、RAGを本番運用するチーム向けの実践的な設計指針となっている。