RAG-Fusionとは

RAG-Fusionとは、1つの質問を複数の検索クエリに言い換え、RAGで取り出した候補を順位融合でまとめる検索強化の手法です。単一の聞き方だけでは見つからない資料を、別角度の聞き方で拾いにいく発想です。

取りこぼしを減らすための工夫

社内文書検索では、利用者の質問と文書内の表現がずれることがあります。RAG-Fusionは質問をいくつかに言い換えて検索し、得られた候補をまとめることで、一つの検索文では拾えなかった関連資料を拾いやすくする狙いがあります。後段でリランキングと組み合わせると、候補を広げた後に絞り込む設計も可能です。

一方で、言い換えた検索クエリが元の質問から離れると、関係の薄い資料も増えます。検索回数が増えてコストや応答時間も増えるため、重要FAQや専門文書など、取りこぼしの損失が大きい場面から試すのが現実的でしょう。

TopicFusionはモデル合体ではなく順位の融合

RAG-FusionのFusionは、AIモデルを混ぜる意味ではありません。論文で扱われているのは、複数の検索結果リストを順位にもとづいてまとめる処理です。名前だけ見ると大がかりに聞こえますが、実務上は「別の聞き方で検索し、候補をうまく統合する」ための検索テクニックと捉えると理解しやすいでしょう。

RAG-Fusionに関するよくある質問

RAG-Fusionは何のために使いますか?
1つの検索文だけでは拾えない関連資料を、複数の言い換えクエリで探すために使います。RAGの検索漏れを減らしたい場面で検討されます。
どのような資料で試す価値がありますか?
同じ内容が部署ごとに違う呼び方で書かれている資料、専門用語と一般語が混在するFAQ、検索漏れが損失につながるサポート文書で試す価値があります。

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