連載「RAG実践ガイド」— RAGを「作れる」から「診断・改善できる」へ

RAG（Retrieval-Augmented Generation）のチュートリアルは世の中に溢れている。LangChainやLlamaIndexを使えば、PDFに質問できるチャットは半日で動く。しかし実務で価値が出るのはそこからだ。

• 検索精度が悪いとき、どこを見るのか
• Chunk sizeをどう決め、その判断をどう説明するのか
• 「改善した」ことをどう数値で証明するのか

この連載では、単に「RAGを実装できる」ではなく、設計判断を説明でき、精度劣化を診断し、改善を数値で証明できる状態をゴールに置く。8回に分けて、理論と実装・実験をセットで進めていく。

この連載で答えられるようになる質問

連載を終えたとき、次の質問に自分の言葉で答えられる状態を目指す。面接でも顧客との会話でも、RAGの実力はこういう質問で測られる。

• なぜRAGを使うのか？Fine-tuningとの違いは？
• Chunk sizeをどう決める？
• Retrievalの精度が悪いとき何を見る？
• Vector SearchとBM25をどう使い分ける？Hybrid Searchはなぜ効く？
• Rerankerはどこに入れる？RecallとPrecisionのトレードオフは？
• Hallucinationをどう測る？
• RAGの品質改善をどう証明する？
• 本番環境でLatency/Costをどう抑える？

連載の構成

回	テーマ	内容
第1回	RAGの原理	なぜRAGが成立するのか。最小構成のRAGをフレームワークに頼らず実装する
第2回	EmbeddingとVector Search	埋め込み空間・ANN・HNSW。Embeddingモデル比較をRecall@5で定量化する
第3回	Chunking	Chunk size実験（200/500/1000）。粒度と文脈のトレードオフをデータで確認する
第4回	Retrievalの本格化	Dense/Sparse/Hybrid Search、RRF、Metadata Filtering。Dense検索が失敗するケースの再現
第5回	Reranking	Cross Encoderによる2段構成。RetrieverはRecall重視、RerankerはPrecision重視という役割分担
第6回	RAG Evaluation	Golden Datasetの構築と、Retrieval / Generation品質の分解評価
第7回	Advanced RAG	Query Rewriting、HyDE、Self-RAG、Corrective RAG。検索を一発で終わらせない設計
第8回	Production RAG	Terraformによる IaC、Observability、Cost/Latency監視。「デモ」を「システム」にする

最終成果物

連載を通して「社内PDFに質問できるチャット」で終わらせず、Technical Support RAG Platform を一本完成させる。

Manual / Design Doc / GitHub Issues
FAQ / Incident Report / API Documentation
        ↓
       RAG
        ↓
Technical Support Assistant

たとえば「Cloud Run deployment fails with a health check error. What should I investigate?」という質問に対して、回答だけでなく次まで表示する。

Answer
Sources
  - runbook.md
  - incident-042.md
  - cloud-run-guide.md
Retrieval Debug
  Top1 0.91 / Top2 0.84 / Top3 0.77
Evaluation
  Faithfulness: 0.94
  Context Recall: 0.90

ここまで作れば、RAGを呼び出しただけではなく、検索・評価・改善・運用まで理解していることを成果物で証明できる。

進め方 — 1日60〜90分の型

各回は1週間を想定している。毎日の学習は次の配分を推奨する。

20分：理論 → 40分：実装 → 20分：実験 → 10分：自分の言葉で説明

最後の10分が特に重要だ。たとえば「なぜChunkを大きくしすぎるとRAG品質が落ちるのか」を、資料を見ずに説明してみる。説明できない部分が、理解できていない部分そのものになる。

第1回はRAGの原理 — なぜ検索で幻覚が減るのかから。