検索増強生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）は、モダンな AI アーキテクチャにとって重要なフレームワークであり、コンテキストを認識したエージェントを構築するための基本的なフレームワークです。しかし、基本的なプロトタイプから本稼働システムへの移行には、データの取得、コンテキストの統合、レスポンスの合成における重大な障害を乗り越える必要があります。この記事では、7 つの一般的な RAG の失敗点と評価メトリクスについて、実践的なコーディング例を交えて深く掘り下げます。RAG の崩壊の解剖 – 7 つの失敗点（FPs）研究者 Barnett et alによると、検索増強生成（RAG）システムは、パイプライン全体で 7 つの特定の 失敗点（FPs） に遭遇します。以下の図は、これらの段階を示しています：パイプラインのシーケンスに従って、各 FP を上から下、左から右の順に探索してみましょう。FP1. コンテンツの欠如コンテンツの欠如は、システムが回答できない質問が出された場合に発生します。なぜなら、関連する情報が利用可能なベクトルストアに存在していないからです。失敗は、LLM が「知らない」ということを伝える代わりに、妥当な回答を提供するときに発生します。FP2. 上位ランクのドキュメントを見逃すこれは、正しいドキュメントがベクトルストアに存在するものの、リトリーバーがそれを上位にランク付けできず、LLM に提供されるコンテキストのトップ k ドキュメントに含まれない状況です。結果として、正しい情報は...
エンタープライズ AI が実験的なチャットボットから本格的な Agentic ワークフローに成長するにつれて、サイレントなインフラの危機である VRAM のボトルネックが発生しています。各微調整タスクごとに専用のエンドポイントを展開することは、財政的にまたは運用的に実行可能ではありません。業界は ダイナミック マルチアダプタ オーケストレーション に向かって進化しています。タスク固有のインテリジェンス (LoRA アダプタ) を基礎となるコンピュート (Foundation Model) から切り離すことで、組織はクラウドのオーバーヘッドを 90% 削減しながら専用のパフォーマンスを維持できます。統合の ROI – $12,000 対 $450従来の展開モデルでは、3 つの専用の 7B...
