Hello there, ('ω')ノ
理屈はなんとなく分かった。でも流れがつかめない…
これまでの記事で、RAGに関わる技術や用語、設計のポイントについて一つずつ学んできました。
でも…
🔸「なんとなくパーツは分かったけど、全体の流れがつながらない」
🔸「実際に“質問 → 回答”の裏で何が起きてるのか、図で見たい！」
という声も多いはず。
今回は、RAGがどのようにして“社内データに基づいた答え”を返しているのかを、図解とともにやさしく整理します。
🔁 まず全体像をざっくり一言で！
RAGは以下のような流れで動いています：
✅ 社内文書を意味ベースで整理しておく（インデックス）
✅ 質問に応じて、意味が近い情報を検索（検索）
✅ 検索結果をもとに、AIが自然な文章で回答（生成）
📘 文章で説明するとこんな流れ
- ユーザーが質問を入力（例：「経費精算の締切は？」）
- AIがその質問の“意味”を数値に変換（ベクトル化）
- ベクトルデータベースから、意味が近い社内文書を探す
- 見つかった文書（チャンク）をAIに渡す
- ChatGPTなどのLLMが、その情報をもとに回答文を生成
- 出典付きで自然な答えをユーザーに返す！
🖼 図で見る！RAGの基本フロー
┌───────────────────────────────┐
│ ステップ①：インデックス（事前準備） │
│ 社内文書をチャンクに分割 → ベクトルに変換 → 保存 │
└──────────────┬──────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────┐
│ ステップ②：検索（質問時に実行） │
│ 質問をベクトルに変換 → 意味が近いチャンクを取得 │
└──────────────┬──────────────────┘
↓
┌───────────────────────────────┐
│ ステップ③：生成（AIによる回答） │
│ 検索結果＋質問 → LLMに渡す → 回答文を生成 │
└───────────────────────────────┘
↓
✅ 回答をユーザーに表示！（出典付きもOK）
💡 各ステップのポイントをおさらい
| ステップ | 役割 | 主な処理 | ポイント |
|---|---|---|---|
| インデックス | 準備 | 文書の分割・ベクトル化 | チャンク分けが精度を左右 |
| 検索 | 実行 | ベクトル検索（意味検索） | 埋め込みモデルの質が重要 |
| 生成 | 回答 | LLMによる自然言語生成 | プロンプト設計がカギ |
🧩 実務で使うとこんな流れになります
🧾 例：経費精算の社内FAQボット
- 経費マニュアル（PDF）をインデックス化
- 社員が「いつまでに経費申請が必要ですか？」と質問
- RAGが「締切」に関するチャンクを検索
- 「毎月20日までに申請」と記載された内容を抽出
- ChatGPTが自然な文で回答
- 「出典：経費マニュアル 第2章より」と一緒に表示
➡ まさに、「社内版ChatGPT」の完成形！
🌐 クラウド上でも、ローカルでも動かせる
RAGの処理フローは以下のように、社外サービス or 社内完結どちらでも構築可能です：
| 導入形態 | 特徴 |
|---|---|
| クラウド型（OpenAI, Pineconeなど） | 手軽にスタート可能、精度も高いがセキュリティ注意 |
| オンプレミス型（FAISS, LlamaIndexなど） | 社内完結、情報漏洩リスクを最小化できる |
よくある誤解・落とし穴
| 誤解 | 実際は… |
|---|---|
| 「AIが全部記憶してる」 | RAGはあくまで“その都度探して読む”仕組み |
| 「社内データを学習させる必要がある」 | RAGでは“再学習”不要！→外部参照だけで済む |
| 「ベクトル検索はキーワード検索と同じ」 | 意味で探す＝言い換えや類似表現にも対応できる |
まとめ：RAGの動きは「調べて、読んで、答える」
- RAGは「検索＋生成」の2ステップを支える“3層構造”でできている
- インデックス → 検索 → 生成 の流れを押さえることで、仕組みが見えてくる
- 実際には、人が「資料を調べて答える」流れとほぼ同じ
- ノーコードツールやクラウドサービスを活用すれば、すぐに体験可能！
Best regards, (^^ゞ
